最短コースでわかるディープラーニングの数学 増補改訂版(サイタンコースデワカルディープラーニングノスウガク ゾウホカイテイバン)

本書は「導入編」「理論編」「実践編」「発展編」の 4 ステップに分け、ディープラーニングのアルゴリズムの理解に必要な数学の基礎知識を学んでから、ディープラーニングのアルゴリズムの理解を目指せる構成としています。
まずは本書の概要を「導入編」で紹介し、続く「理論編」で高校 1 年レベルからの数学の基礎知識を解説します。これを土台として「実践編」でディープラーニングの動作原理を紐解きます。実際に Python のサンプルプログラムを動かしながら理解できるようにしました。最後の「発展編」では、「実践編」で紹介し切れなかったディープラーニングの各種手法をまとめました。
「実践編」や「発展編」で紹介している Python のサンプルプログラムは、 Notebook 形式で用意しています。 Google Colab を利用することで、プログラミングの知識がなくても、すぐに動かすことができます。 Notebook 形式なので、誌面で解説している通りにステップを刻みながら動かすことができます。これにより、ディープラーニングの動作原理を体感しながら理解することができます。
今回は「増補改訂版」として、主に「実践編」と「発展編」を大幅に加筆・修正しました。サンプロプログラムも理解しやすいように見直しています。また、「理論編」では各章の最後に「演習問題」を新たに追加しました。これは、読者からの「理解度をチェックしたい」という要望に応えたものです。
【導入編】
1 章 機械学習入門

【理論編】
2 章 微分・積分
3 章 ベクトル・行列
4 章 多変数関数の微分
5 章 指数関数・対数関数
6 章 確率・統計

【実践編】
7 章 線形回帰モデル (回帰)
8 章 ロジスティック回帰モデル (2 値分類)
9 章 ロジスティック回帰モデル (多値分類)
10 章 ディープラーニングモデル

【発展編】
11 章 実用的なディープラーニングを目指して

ディープラーニングのライブラリは動かせるのに、誤差逆伝播や損失関数の式になると目が滑る。その原因の多くはディープラーニング自体ではなく、手前の数学にあります。本書は赤石雅典氏によるディープラーニングの数学の解説書の増補改訂版で、日経 BP から 2026 年 2 月に刊行されました。「最短コース」の名の通り、必要な数学だけを選び抜いて一直線に積み上げる方針が特徴です。

構成は導入編・理論編・実践編・発展編の 4 ステップです。理論編では微分・積分、ベクトル・行列、多変数関数の微分、指数関数・対数関数、確率・統計を高校 1 年レベルから解説し、実践編で線形回帰、ロジスティック回帰と段階を踏んでディープラーニングモデルの動作原理へ到達します。サンプルプログラムは Python の Notebook 形式で、 Google Colab を使えば環境構築なしに誌面通りのステップで動かせます。増補改訂版では実践編と発展編が大幅に加筆・修正され、理論編の各章末には理解度を確かめる演習問題が新設されました。

数式を避けて通ってきた社会人エンジニアや、フレームワーク任せの理解から一段深く進みたい人に向いた水準です。高校数学に自信がなくても理論編が土台から埋めてくれるため、前提のハードルは見た目より低めです。読み終える頃には、モデルの学習が「何を最小化する計算なのか」を自分の言葉で説明できるようになっているはずです。