AI・データサイエンスで必須の基礎数学をやさしく学べる一冊

数理・データサイエンス・AIのための数学基礎

インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社は、2024年10月11日に、近代科学社が著者とプロジェクト方式で協業するデジタルを駆使したオンデマンド型の出版レーベルである近代科学社Digitalレーベルより、岡田朋子氏著書による、AI・データサイエンスで必須の基礎数学をやさしく学べる一冊「数理・データサイエンス・AIのための数学基礎」を発売した。

岡田朋子Profile●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　統計学演習15講（近代科学社）』がある。

博士（数理学）（名古屋大学）

「数理・データサイエンス・AIのための数学基礎」内容紹介

「数理・データサイエンス・AIのための数学基礎」は「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」の「1-6. 数学基礎」に準拠し、データやAIを活用するための数学・統計学の土台となる基礎知識を学ぶことをねらいとしている。
15回分の授業で使うことを想定し、各章が授業1回相当になるよう構成。
文章途中の空欄を埋めながら読み進めることで自分で考える力が付き、Excel演習でも手を動かしながら学ぶことで感覚的に数学を理解することができます。中学や高校では数学が苦手だった、という人のための一冊となる。

「数理・データサイエンス・AIのための数学基礎」目次

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

第15章　まとめの演習

付録　空欄の答え

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