最近、ディープラーニングや機械学習などの人工知能技術が盛り上がっています。
ディープラーニングや機械学習全般の基礎となるのは数学力（特に線形代数）と、
それらを実装するプログラミング能力の２つです。
日々進歩するこれらの技術で、他者に先んずるためには、
最新技術をいち早く吸収し、自分の研究開発に活かすことが重要になっています。
そういった中で、プログラミングも数学も得意でないけど、サクッと身につけたい！
といった方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、人工知能技術に関係が深い、数学（微分積分・線形代数・確率・統計など）を学びながら、
同時にプログラミングも効率的に学びたいあなたのために、おすすめの本や参考書をご紹介します。
本記事の概要
人工知能技術に関係が深い「数学」を学びながら、同時に「プログラミング」もサクッと身につけたいあなたのために、おすすめの本や参考書、１０冊はこちらです
人工知能の中の機械学習について、きちんとした内容を、わかりやすく、まとめられている１冊です
機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム
機械学習というと、
- 難しそう
というイメージを持つ方も多いのではないでしょうか。
本書は機械学習の原理について
- 高校数学の内容から復習しながら
- １つひとつ丁寧に噛み砕いて解説され
- 機械学習がなにをしているか
の理解を助けてくれます。
ライブラリを使えば分析はできるんだけど、中でなにしてるのかイマイチ理解できていないんだよなぁ
といったあなたにおすすめの１冊です。
機械学習に使われている数学について、わかりやすく理解したいならこちら
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
機械学習の各アルゴリズムを１つひとつ、噛み砕いて、わかりやすく解説しています。
人工知能技術のための数学とプログラミングをサクッと理解したいならこちら
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
Pythonで統計学を学びたいあなたはこちら
Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書
本書は、統計学の解説だけでなく、手元にデータがあった時に、
- どう統計分析すればいいの？
- その分析をする理由は？
- 実装方法は？Pythonでプログラムできる？
のように、実務で統計学を活かすために必要な知識やポイントがPythonによる実装も含めて示されています。
本書を参照しながら手元のデータに統計分析を行い、価値を創出していきたいあなたにおすすめの１冊です。
同様に、機械学習について、Pythonで動かしながら学びたいならこちらもございます↓
Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書
線形代数（大学初年度）を、サクッと学びたいならこちら
1冊でマスター 大学の線形代数
大学初年度の線形代数の内容をサクッと網羅するのに最適です。
手を動かしながら学びたいあなたはこちらもございます↓
手を動かしてまなぶ 線形代数
データ分析によく使う線形代数の内容に絞った１冊はこちら
データ分析のための線形代数
本書は、タイトルの通り、データ分析に必要な部分に特化した、線形代数の入門書です。
データの幾何学的構造を理解したり、線形代数の概念や操作について、統計学の概念との関連を学べます。
図を多く使っているので、直感的に理解することができ、数式が多い数学書と比べて、取り組みやすい１冊となっています。
多変量解析の数学的基礎を学ぶのにもおすすめの本です。
線形代数をプログラミングしながら学ぶならこちら
プログラミングのための線形代数
本書は、プログラミングしながら、線形代数が何たるかを直感的にも理解できる１冊です。
機械学習を研究する著者による、応用を見据えた活きた線形代数を学ぶことができる本となっています。
確率・統計について、プログラミングするために学びたいならこちら
プログラミングのための確率統計
プログラマとして、数学を強化したいならこちら
プログラマの数学第2版
数学ガールの著者、結城浩さんの１冊です。
プログラミングの土台は数学ですが、数式を１つひとつ読み解いていくのは骨が折れます。
そこでプログラマがストレスなく数学を理解して、日々のプログラミングに活かせるようにと書かれたのが本書になります。
位取りから論理、剰余、数学的帰納法、順列・組み合わせ、再起、指数的な爆発、計算不可能な問題などがわかりやすくまとめられています。
また、第２版では機械学習への第一歩としての位置付けで、新しく付録が追加されています。
人工知能など機械学習関連について学びたいなら第２版がおすすめです。
ゲーム開発に関する、数学や物理を、具体例を通じて学びたいならこちら
実例で学ぶゲーム開発に使える数学・物理学入門
ゲーム開発に、数学や物理の法則が使われていることはご存知の方も多いかと思います。
しかし、数学や物理の公式を学んでも、それがゲーム開発に、どう使われているかという面は、数学や物理の本や参考書からは学びにくいのではないでしょうか。
本書は、数学や物理の法則・公式が、ゲームにおいてどのように活用されているかについて、サンプルコードを参照しながら、理解することができます。
また、ゲームでよく使われる５つの処理ごと（物体の運動、スクロール、当たり判定、光線の表現、画面切り替えエフェクト）にまとめてあるので、ゲーム開発者の方が必要な部分だけ参照するといった使い方も可能になります。
ゲーム開発と数学・物理の橋渡しにできる１冊です。
というわけで、本記事では、
人工知能技術に関係が深い「数学」について、
学びやすいオススメ本をまとめました。
また、人工知能を開発したいあなたには、
「プログラミング」もサクッと身につけるためのおすすめの本や参考書もご紹介しました。
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『高校数学を独学で学びたい、やり直したい社会人のあなたにおすすめの本はこちらです』
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『「数学」を働きながら、シッカリ・効率良く・つまづかずに学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【ものづくりの数学のすすめ】』
『Python でできることってなに？チャットボットやテキストマイニング、人工知能やスクレイピングなどPythonの使い方をまとめました』
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