AI・機械学習のための数学超入門 ～中学数学からのおさらい編～
AI／機械学習、ディープラーニングを学び始めると、どこかで数式を読むことになる。それも偏微分や線形代数など大学レベルの数学である。この壁にぶつかって、数式を理解できないままスルーしたり、学ぶこと自体を諦めてしまったりする人も少なくないのではないだろうか？ 本書は、主にAI／機械学習の教材などに書かれている数式でつまずいたことがある初学者に向けた、「AIに最低限必要な数学を基礎の基礎からしっかりと、しかも効率的に学ぶ」ための電子書籍の第1部である。具体的には連載『AI・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる』を構成する、 という全4部の中の「第1部 中学数学からのおさらい編」を電子書籍（PDF）化したものである。 数学を学んでから10年以上のブランクがある場合は、本人が考えている以上に数学を忘れているものだ。偏微分や線形代数などのAI（特にディープラーニングのニューラルネッ
CG学習向けの高校数学＋α
YouTubeでの説明はこちら。 https://youtu.be/U31fEl3Lotc
文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
機械学習に必要な数学のロードマップと各単元を基礎から解説した記事まとめ
機械学習の理解と数学の必要性・ロードマップ このことはすでに色々な方が議論されていますが、近年では豊富に用意されたライブラリを用いることによって、数学の知識がそれほどなくとも”ある程度”のことはできるようになりつつあります。 逆に本格的なレベルに踏み込むならば、非常に高度な知識が必要とされるでしょう。 本記事はそのあいだに位置し、数式の羅列された本が読みづらい人を対象に、その都度調べながらでも読み進めることができる”数学の基礎体力”をつけることを目的にして作成しています。 機械学習・データサイエンスに必要な数字ロードマップ 以下のロードマップは、高校1年のレベルで学ぶ分野から”機械学習エンジニア”や”データサイエンティスト(アナリスト/エンジニア)”に必要な知識・スキルに至るまでの道のりをザックリまとめたものです。 ここに書かれていない分野でも大切な物は多数あります。 が、(すべてを書き出
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