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

岡田 朋子

May 2025 · 近代科学社Digital

About this ebook

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。
【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

About the author

岡田 朋子（おかだ ともこ）
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）