AI時代の離散数学

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これからのエンジニア、研究者にとって必須となる離散数学の知見をわかりやすくまとめたテキスト。
　本書は、長年にわたって研究の第一線にある著者が、これからのエンジニア、研究者にとって必須となる離散数学の知見をわかりやすくまとめたテキストです。
　現在、AI、ICTの活用は全分野で必須となっていますが、AIやICTが実際どのようなものであり、何が実現できるかを正しく理解することが活用の第一歩となり、それには基礎となる数学（離散数学）の知識が不可欠です．
　本書は離散数学の中でも、現在、特に重要となっている論理関数（ブール関数）、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）、グラフ理論とネットワーク最適化、組合せ論等について、大学学部生が理解できるよう懇切に、かつ、詳しく解説を行っています。

第1章　基礎概念
第2章　論理関数とその応用
第3章　しきい関数とディープラーニング
第4章　グラフ理論
第5章　ネットワーク最適化
第6章　組合せ論の基礎
練習問題：ヒントと略解