AI・データサイエンスに関する数学・活用法を学べる解説書「データサイエンス数学ストラテジスト」中級の公式テキストを日経BPから6月17日に発行

1-13 係数と指数を確実に計算する～文字式の計算
1-14 等式が成り立つ変数の値を求める～方程式
1-15 複数の等式を満たす解を求める～連立方程式
1-16 2次方程式を解く～因数分解と2次方程式
1-17 直線状のグラフになる関数～1次関数
1-18 放物線を描く関数～2次関数
1-19 2次関数のグラフとx軸の交点を求める～放物線とx軸との共有点
1-20 多角形の内角の和を求める～三角形(直角三角形、二等辺三角形)
1-21 直角三角形の辺の長さを求める～三平方の定理
1-22 三角形での辺の比の特徴を知る～三角比
1-23 三角関数で計算する～正弦定理と余弦定理
1-24 選んだ項目を並べ替える～順列と組み合わせ
1-25 起こりやすさを数値化する～確率
1-26 確率を計算する～独立、排反、余事象
コラム データサイエンスの教育トレンドを知ろう

第2章 機械学習・深層学習
～機械学習・深層学習の数学的理論の理解～
イントロダクション
2-1 賢いコンピューターとは？～AIと機械学習
2-2 脳のように信号を伝える構造で学習する～ニューラルネットワーク
2-3 関数でニューラルネットワークを考える～活性化関数、損失関数
2-4 関数の最小値を効率よく求める～勾配降下法
2-5 作成したモデルを評価する～混同行列
2-6 画像処理などに有効な手法～深層学習と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)