須多先生

さて 先ほどのスライドでは予測の機能をもつAIの事例を見ていただきました

須多先生

ここからは AIがどのようにして予測の機能を実現するのか その仕組みについて学んでいきましょう

徳井 天

それは楽しみだな
新しいAIの理論を学べると思うと わくわくするよ

須多先生

それでは まず 数学について学ぶところから始めましょう

徳井 天

えっ 数学ですか？

須多先生

そうです
具体的には 代表値と呼ばれる「平均値」「中央値」「最頻値（さいひんち）」の求め方や ばらつきの考え方について解説します

深田 あい

先生 なぜ数学なんですか？今日もAIについて学ぶと思っていたんですけど…

須多先生

深田さん それはもっともな疑問ですね
しかし 実はAIと数学は深く関わっているのです

須多先生

特に 予測をするAIは数学がとても重要な役割を果たしています

徳井 天

俺は結構 数学が好きだけど…なんで予測をするAIに数学が必要なんですか？

須多先生

例えば さきほど挙げた「代表値」や「ばらつき」などは 大量のデータの特性を理解するのにとても重要な役割を果たします

須多先生

AIはこれらの値を上手に利用して 未来の予測を行うのです

深田 あい

そうなんですね
でも 私は数学が苦手で…

須多先生

難しい数学は必要ありませんので 心配はいりません

須多先生

大切なのは それぞれの数値が何を示しているのかを理解すること
そして AIが予測を行うのに数学がどう関係してくるのかを理解することです

徳井 天

数学の知識が AIをより深く理解するための手がかりなんだな

深田 あい

数学は得意ではないけれど AIを理解するためなら頑張ってみます

須多先生

では ここからはみんなで【解説動画】を見ながら 代表値とばらつきについて学びましょう