如果你主要關注統計分析、數據可視化、線性代數、初等微積分，並希望較快上手，「R語言」會是較佳的選擇！本書獨特之處在於以直觀且實用的方式，清楚介紹人工智慧及機器學習領域中常用的管理數學工具。透過R語言的實作，讀者得以深入理解並實際應用於不同實務情境。書中的實例不侷限於理論探討，更著重實際應用，貼近日常生活，喚起讀者對數學的共鳴與學習熱情。舉例而言，透過應用貝氏定理，探討運動員實際服用興奮劑的真相，以及判斷過濾垃圾郵件的情境。同時，透過極佳化方法的應用，協助航空公司訂定最適價格和最大利潤路線圖等案例，使得理論更具實用性。除此之外，本書擴大管理數學的範疇：從管理數學傳統上僅處理統計、線性代數的刻板印象，將此核心概念延伸至線性轉換、特徵值與特徵向量等進階議題，並且更進一步涵蓋一般書籍較少觸及的「極佳化方法」，包括微分、極值、偏微分以及拉氏乘數等內容，於實用範例中為機器學習（Machine learning）的數學應用奠定基礎。線性規劃的討論更是引領讀者回溯至二戰時期，線性規劃應用於確定空中力量和雷達（radar）的最佳使用，具有時代非凡之意義。同時探討在各種混和限制條件下，欲達目標極大、極小化，使用線性代數中構築人工基底手法，自標準的極大化問題做為起點，經二階段法、對偶問題法、對偶單形法，深入解說 R 軟體 lpSolveAPI 套件背後的數學脈絡或故事。本書精彩內容 ——線性代數｜線性函數｜線性方程組｜矩陣｜向量空間｜線性轉換｜極佳化方法｜拉氏函數｜機率與統計｜單利．複利｜線性規劃｜馬可夫鏈｜預測｜本書特色☑ 以 R 軟體的程式語言與過程，深入解說並印證數學定義、定理☑ 透過 R 軟體的印證，經驗的移轉，形塑跨電腦語言的整體處理思維☑ 促成 R 軟體成為數學符號以外的第二語言，加速數學學習效率☑ 將人工智慧及機器學習常用之數學思維，應用於資料分析及解決管理問題
本書包羅了資訊生態、資訊足跡、科技價值、資訊科技治理(IT governance)、資訊風險管理、資訊外包、董事會的角色、資訊治理( Information governance)等議題。這些都是資管重要議題，如龍兄旁徵博引，加入自己的看法，相信資訊主管必能可以獲益良多，省去不少摸索的時間。這本書帶給企業的不只是管理的新作法，更是治理的新觀念。未來，資訊科技治理/資訊治理的議題會更形重要，關注必須
從幾年前開始教管理數學時，發現在教學上，花太多時間在計算上，勾起以前學習數學、統計以及多變數分析時的挫折。同樣的經驗 也出現在教作業管理，有關流程分析或解學習曲線、品質管理的管制圖上;心想若能輔以 R 語言的語法或操作，在瞭解原理後，將複雜的計算交給 R 語言，也會提升學習的效果; 利用 R 語言可以省掉這些相對是細微末節的計算，專注在理解問 題的本質、有效的定義問題以及解決問題的方式，這應該也是
從幾年前開始教管理數學時，發現在教學上，花太多時間在計算上，勾起以前學習數學、統計以及多變數分析時的挫折。同樣的經驗 也出現在教作業管理，有關流程分析或解學習曲線、品質管理的管制圖上；心想若能輔以 R 語言的語法或操作，在瞭解原理後，將複雜的計算交給 R 語言，也會提升學習的效果；利用 R 語言可以省掉這些相對是細微末節的計算，專注在理解問題的本質、有效的定義問題以及解決問題的方式，這應該也是「博
