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書誌情報サマリ

書名

AI・データサイエンスのための数学入門

著者名 小沢誠／著
出版者 朝倉書店
出版年月 2026.10
請求記号 410/01335/

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1 鶴舞0238849434一般和書２階開架新着本在庫 

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書誌詳細

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請求記号 410/01335/
書名 AI・データサイエンスのための数学入門
並列書名 INTRODUCTION TO MATHEMATICS FOR AI AND DATA SCIENCE
著者名 小沢誠／著
出版者 朝倉書店
出版年月 2026.10
ページ数 6,342p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-254-11165-1
分類 410
一般件名 数学
書誌種別 一般和書
内容紹介 AIとデータサイエンスの数理的基盤を学べる入門書。現象を数理モデルとして捉え、変化の仕組みを理解し、データに基づいて判断するための論理的な考え方が身につく。練習問題も掲載。
タイトルコード 1002610042529

目次 第１部　微分積分：変化する世界を「予測」する言葉（関数：現象をモデル化する
数列と極限：データを扱うための基礎
微分：瞬間の変化率の記述
微分法の応用：最適化問題へのアプローチ
積分：変化の集積による全体量の把握
微分方程式：時間発展と相互作用の数理モデル
多変数関数の微分法と最適化：機械学習への応用）
第２部　線形代数：多次元の情報を「加工」する技術（行列とベクトル：多次元データの表現と演算
写像と線形性：変換の数学的構造
連立一次方程式とその応用：掃き出し法・階数・ＰａｇｅＲａｎｋ
行列の基本性質：行列式・逆行列・累乗
内積とノルム：データの類似度と距離の計量
固有値と固有ベクトル：変換の本質を捉える
線形代数の応用：データ表現と次元圧縮）
第３部　確率・統計：不確実な未来を「判断」する科学（集合と論理：データの構造的把握
データの記述と要約：統計量の基礎
確率論の基礎：不確実性の定式化
確率分布：データのばらつきをモデル化する
統計的推測：標本に基づく母集団の推定
時系列分析：過去のデータに基づく予測
確率・統計の応用：予測と推測の数理
生成ＡＩを支える数理：基礎数学の総合としての言語モデル）
著者情報 小沢 誠
　１９９８年　早稲田大学大学院理工学研究科数理科学専攻博士後期課程単位取得退学。１９９９年６月　博士（理学）（早稲田大学）。現在、駒澤大学総合教育研究部自然科学部門教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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