AIがわかる数学入門

AIがわかる数学入門｜オライリー・ジャパン

関数の当てはめ、ニューラルネットワーク、特異値分解、確率、グラフ、最適化などAIを支える数学を扱う書籍。

機械学習と深層学習の背景を、データへの当てはめ、最適化、行列の分解、確率、グラフなどの数学から学ぶ書籍です。自然言語や生成モデルへも範囲を広げ、出版社は公開データとJupyter Notebookを用いる実践を案内しています。

書誌・著者・翻訳：Hala Nelson　著、大橋真也　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401666/

書誌・発行日と分量：2026-07-15発行 / 552ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401666/

書誌・ISBN：978-4-8144-0166-6／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401666/

学習内容・扱うテーマ：数理 / 最適化 / 確率／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401666/

書誌・原書：Essential Math for AI／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401666/

学習内容・構成と学習範囲：データへの当てはめ・最適化・行列・確率・グラフと、公開データのNotebook／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401666/

対象：AIで用いる数式を読み、変数の意味や計算結果を小さな例で確かめたい読者。必要な前提は対象の章と試し読みで確認。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。

出典：オライリー・ジャパン「AIがわかる数学入門 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2026-07-15／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401666/

数式を追うだけでなく、何を変えると結果が変わるか説明したい

編集部の整理 · 2026-09-15

広い数学の範囲を一度に覚えるより、理解したいモデルの一つの計算から対応する章へ戻る方法があります。例えば予測と実測の差を扱うなら、入力、係数、誤差の意味を短い表へ書き、小さな数値で計算します。その後にNotebookの結果と照らし、式とコードの対応を確認する読み方を提案します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 知りたい計算を一つ選ぶ：予測値の計算、誤差の集計、行列の変換など、説明したい操作を決めます。各記号の意味、単位、配列の形を書き出します。

2. 小さな数値で変化を確かめる：二、三件の入力で計算し、一つの係数や値を変えたときの結果を予想します。図や表にして、増減の理由を言葉で説明します。

3. Notebookと式の対応を確認する：対象のセルで使う変数と式を結び付けます。依存関係とデータの版を記録し、実行結果が想定と異なるときは入力から確認します。

552ページの範囲を学ぶ時間や習得水準は、前提知識と選ぶ章によって変わります。出版社のサンプル案内を確認したもので、全Notebookを当社が実行した評価ではありません。