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た一冊

中学レベルからはじめる 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

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近代科学社は、2025年5月16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た一冊『中学レベルからはじめる 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』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」（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）

『中学レベルからはじめる 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』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。

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る。

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。

『中学レベルからはじめる 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』目次

まえがき

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

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

参考文献

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