生成AIの登場により機械学習・深層学習などの用語が浸透した一方、原理の理解には難解な数学が壁となります。本書はその壁を乗り越える「ハシゴや脚立」として、理論に登場する数学をやさしく解説。中学・高校の数学知識を前提に、公式の意味や式の展開を丁寧に説明し、穴埋め問題も活用してじっくり学べる構成です。AI時代に必須の数学知識を無理なく習得できる、初学者必読の書籍。 【目次】 1 中学・高校数学のおさらい〜AI・機械学習に必要な計算は四則演算だけ！ 2 「変化」を見極めよう〜微分法の基本から偏微分まで 3 相関・回帰分析超入門〜微分法と連立方程式の応用 4 ニューラルネットワーク初歩の初歩〜合成関数の微分法を活用する 5 ニューラルネットワークや回帰を簡潔に表現しよう〜線形代数（ベクトル）の利用 6 ニューラルネットワークや回帰をもっと簡潔に表現しよう〜線形代数（行列）の利用 7 マルコフ過程による株価予測／主成分分析〜固有値と固有ベクトルの利用 8 代表的な確率分布を理解しよう〜確率と積分の計算 9 ベイズ統計超入門〜条件付き確率からベイズ更新による母数の推定まで

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