未だに多くの人が、深層学習で動くAIをif文だけで作っていると勘違いしてしまうんだよなあ
巨大かつ最適化されたテンソルを通して動かすものなのになあ

日本の数学教育で数Ⅰとかで学ぶのが場合分けだがそれでifで止まる奴が出やすい
またこの場合分けというのは文系学習者にも納得し易い

更にテンソルの学習には数段階の壁が立ちはだかる

1つは行列とか線形代数。行列を文系上位校で学んだ世代と学んでいない世代がまずある。
次に、高校では2×2と逆行列とケーリー・ハミルトンで頭一杯になってそこでエンドって人が多い
手計算で出来る連立方程式をわざわざ面倒にしているだけじゃん！って感想で終わる人も多い
歴史好きの軽ネトウヨで「関孝和は世界で初めて4×4行列の行列式を作った」というのを知っている人もいるが

次にこれは理系大学進学者に多いのだが、大学の線形代数は最終的には
ひたすら対角化、固有ベクトル、ジョルダン標準形を目指すのみで纏まっている教科書が多くて
テンソルを自在に計算する、さらにコンピュータープログラミングでそのような計算を行うというのは
一部の研究室に進んだ人に限られてしまう事
行列の計算というのはもっと自由なものなのだ

だからどっかの学者が「AIなんて最小二乗法の組み合わせ」などと発言してしまう

そしてテンソルを本気で学ぼうとすると教科書の選択を間違えたら
4次元立方体に収まるような弾性定数のテンソルとか
相対性理論の4×4×4×4のテンソル計算とかが出て来てしまい、そっちで自爆してしまう
そういうのを学ぶのもいいが、もっと具体例を使って学ぶのが少なくとも深層学習を学ぶ上では
不可欠となる