いちばんやさしいAI・データサイエンスのための数学入門　中学レベルからはじめる

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• いちばんやさしいAI・データサイエンスのための数学入門（近代科学社ウェブサイト）

内容紹介

本書は中学数学レベルからスタートし、集合、関数、微分、積分、行列、確率といった、AI・データサイエンスに不可欠な数学の基礎を丁寧に解説します。

豊富な練習問題やポイント・補足によるアドバイス、Excel演習などの充実したサポート内容によって、数学が苦手な方でも安心して学習を進められます。

数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム「1-6.数学基礎」に準拠した、統計確率・線形代数・微分積分の土台となる数学的知識を無理なく習得できる “いちばんやさしい“ 教科書。

書誌情報

• 著者: 岡田 朋子
• 発行日: 2025-05-16
• 最終更新日: 2025-05-16
• バージョン: 1.0.0
• ページ数: 220ページ(PDF版換算)
• 対応フォーマット: PDF, EPUB
• 出版社: 近代科学社Digital

対象読者

データサイエンス,AI,データ分析,数理,教科書,中学数学,高校数学,統計,微分積分,線形代数,Excelに興味がある人

著者について

岡田 朋子

名古屋工業大学非常勤講師，愛知教育大学非常勤講師を経て，現在，名古屋経済大学経営学部准教授，愛知学院大学非常勤講師．文系学生向けの数学の講義を長年担当し，試行錯誤をくり返している．
著書に「エクセルで学習するデータサイエンスの基礎」（近代科学社），「数理・データサイエンス・AIのための数学基礎」（近代科学社），「Office演習で初歩からはじめる情報リテラシー」（共著，技術評論社）がある．博士（数理学）（名古屋大学）

目次

第0章 準備

• 0.1 計算
• 0.2 展開と因数分解
• 0.3 方程式

第1章 順列，組み合わせ

• 1.1 順列
• 1.2 組み合わせ
• 1.3 Excelによる演習

第2章 集合，ベン図

• 2.1 集合
• 2.2 ベン図
• 2.3 集合の演算
• 2.4 Excelによる演習

第3章 確率

• 3.1 確率の意味
• 3.2 条件付き確率
• 3.3 Excelによる演習

第4章 代表値

• 4.1 平均値
• 4.2 中央値
• 4.3 最頻値
• 4.4 Excelによる演習

第5章 分散，標準偏差

• 5.1 分散
• 5.2 標準偏差
• 5.3 Excelによる演習

第6章 相関

• 6.1 共分散
• 6.2 相関係数
• 6.3 相関と因果関係
• 6.4 Excelによる演習

第7章 ベクトルの演算

• 7.1 ベクトルと行列
• 7.2 ベクトルの和とスカラー倍
• 7.3 ベクトルの内積
• 7.4 Excelによる演習

第8章 行列の演算

• 8.1 行列の和とスカラー倍
• 8.2 行列の積
• 8.3 Excelによる演習

第9章 多項式関数

• 9.1 多項式関数とは
• 9.2 1次関数のグラフ
• 9.3 2次関数のグラフ
• 9.4 Excelによる演習

第10章 指数関数

• 10.1 指数の意味
• 10.2 指数関数のグラフ
• 10.3 Excelによる演習

第11章 対数関数

• 11.1 対数の意味
• 11.2 対数関数のグラフ
• 11.3 Excelによる演習

第12章 微分係数

• 12.1 関数の極限
• 12.2 関数の傾きと微分の関係
• 12.3 Excelによる演習

第13章 1変数関数の微分法

• 13.1 導関数
• 13.2 関数の増減とグラフ
• 13.3 Excelによる演習

第14章 1変数関数の積分法

• 14.1 不定積分
• 14.2 積分と面積の関係
• 14.3 定積分
• 14.4 Excelによる演習