専攻別ロードマップ
情報・データ/AI
線形代数・微積分から統計・機械学習の数学へ。データとモデルを支える計算(行列・勾配・確率)を最短で。信号処理にフーリエも。
おすすめの学習順
高校数学の学び直し
全編無料三角関数・指数対数・数列・ベクトルを大学数学の議論で使える形で扱えるようになり、微分・積分の基本計算(高校範囲)まで自力で進められる状態になる。
線形代数
一部無料連立方程式・行列式・固有値分解・SVD/PCAまで、行列を空間の変形として扱い計算できるようになる。線形代数を前提にするML・データ分析の入門書を自力で読み進める土台を作る。
第1章は無料で試せます →
微積分(大学)
一部無料ε-δ論法による極限の定義から、テイラー展開・級数・多変数の微分積分・簡単なベクトル解析までを計算できるようになる。
第1章は無料で試せます →
統計学
一部無料記述統計から確率・推定・仮説検定・回帰分析まで、統計検定2級の範囲を計算とシミュレーションの両方で扱えるようになる。
第1章は無料で試せます →
機械学習の数学
一部無料回帰・分類・ニューラルネットの誤差逆伝播までの計算が、線形代数・微積・統計のどの道具でできているかを説明できるようになる。
第1章は無料で試せます →
フーリエ解析
一部無料フーリエ級数の係数を内積(射影)として導出し、フーリエ変換・離散フーリエ変換(DFT/FFT)まで計算できるようになる。
第1章は無料で試せます →
まずは無料の高校数学から。大学コースはすべて第1章が無料です。