機械学習に備えて数学を学習するためのおすすめの本と動画（Udemy）【2022年最新】

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中学生レベル

中学校3年分の数学が教えられるほどよくわかる

大人になって数学から離れている人にオススメの一冊です。
中学生が読んでも大人が読んでも役に立つ本です。
「なんとなく」の理解から「人に教えられる」ほどの理解になるはずです^^

高校レベル

高校の数学I・Aが1冊でしっかりわかる本

人気のシリーズです。
数学I・Aを学びたい人は、是非、この本を手にとってみて下さい。

スバラシク面白いと評判の初めから始める数学II・B

わかりやすくて評判のマセマシリーズの本です。

スバラシク面白いと評判の初めから始める数学III・C

わかりやすくて評判のマセマシリーズの本です。

結城先生シリーズ

プログラマの数学

これからエンジニアになるけど、最低限の数学はやり直したいと考えている人にオススメの本です^^

数学ガールシリーズ

数学ガールシリーズは、どれも非常に面白い内容です。
ただ、どこから学んだらいいの？と思った時は、この記事を読んで下さい。

線形代数

数学ガールの秘密ノート／行列が描くもの

スバラシク実力がつくと評判の線形代数キャンパス

わかりやすくて評判のマセマシリーズの本です。

プログラミングのための線形代数

線形代数の説明が実践的でわかりやすいと評判の本です。
線形代数を学ぶ全てのデータサイエンティストに勧めたい良書です。

単位が取れる線形代数ノート

マセマより優しめの入門書です。
マセマを難しいと感じた人は、まずはこちらから読んでみましょう^^

微積分

数学ガールの秘密ノート／微分を追いかけて

数学ガールの秘密ノート／積分を見つめて

微分積分キャンパス・ゼミ

わかりやすくて評判のマセマシリーズの本です。

単位が取れる微積ノート

マセマより優しめの入門書です。
マセマを難しいと感じた人は、まずはこちらから読んでみましょう^^

大学の微分積分をマスターしよう！機械学習エンジニアを目指す人やこれから大学数学を学ぶ人のための微分積分

▼ 今すぐ詳細を見てみる

高校数学の基礎を理解していることを前提として、下記記に挙げた6項目を順を追って説明していきます。
人気のコースです。

1. まずは高校の復習から
2. 変数の微分
3. 変数の積分
4. 極限
5. 変数関数の微分
6. 変数関数の積分

ラプラス変換

スバラシク実力がつくと評判のラプラス変換キャンパス

ラプラス変換を学ぶことで、微分方程式を解くさいに積分を使わずに代数方程式っぽく解くことができるようになります。
機械学習でもよく使われる手法です。

その他

問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本

中学レベルから大学教養レベルの数学的知識のうちアルゴリズム学習に必要な内容を扱っています。
そして、有名なアルゴリズムと典型的な数学的考察について丁寧に解説します。
さらに、知識をしっかり身に付けるための例題・演習問題が全200問掲載されています。

前提となる知識を学校で習う範囲のレベルからていねいに積み上げて解説してあり、身につけるべき知識・考え方の道筋をイメージしやすい構成になっています。

高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ

人気の本です。
高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。
「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった方におすすめの一冊です^^

AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング

今までの数学に関するプログラミング本は教授が書いた、良くも悪くもおかたい本が多かった印象があります。
この本は数式よりも実践を重視していて、数学に明るくなくとも今の現場で求められる技術の全貌を把握することができます。
超人気のオススメ本です。

プログラミングのための数学

「プログラマがPythonを用いて『数学を学習する』」ことを狙いとした本です。
しかし逆に、「高校数学の習得者が『Pythonを学習する』」のにもお勧めです。
基礎から易しく書いてあり、Python初心者で数学に自信が無い人でも読み進めていくことができます。

本当にわかる、AI時代の数学【超初心者からの数学入門】

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この講座では、数学が苦手な方に向けた、AI時代の教養として学んでおきたい数学の解説を行います。
一つ一つ「ベクトル」「微分」「行列」などを丁寧に教えてくれるので、非常にわかりやすいです。

【まだ間に合う！】AI開発・機械学習を理解するための数学講座

▼ 今すぐ詳細を見てみる

中学・高校の数学基礎、線形代数、微分、確率統計などのうち、AI開発や機械学習・ディープラーニングなどの理解に必要な数学的知識を短期間に学ぶことを目指します。
機械学習で使われる数学に関する理解が深まります。