AI・データサイエンス系ではどのくらい数学を使う？
AI・データサイエンスでは、数学をかなり使います。特に線形代数、微分・積分、確率・統計、最適化が、機械学習の仕組みを理解する基礎になります。ただし、純粋数学を深く研究するというより、プログラミングやデータ処理と結び付けて使うことが多く、必要な深さは大学・学部・コースによって異なります。
ポイント
- 線形代数はデータやモデルの表現、確率・統計はデータ分析や予測に関係します。
- 微分・積分や最適化は、機械学習モデルの学習方法を理解するのに役立ちます。
- 数学だけでなく、プログラミング、データ処理、結果を説明する力も必要です。
確認しておきたいこと
- 授業で扱う数学の範囲や難しさは、大学・学部・コース・学年によって異なるため、志望先の公式カリキュラムを確認してください。