プログラミングに必要な数学知識が学べるおすすめ本9選 ゲーム・AI開発などに役立つ

プログラミングの勉強においては、基本的な数学の知識を元にしたアルゴリズムの理解が重要となります。

また、ゲームやAIといった特定の分野においては、数学の深い知識が不可欠。

この記事では、プログラミングに必要な数学の知識、アルゴリズム、ゲームプログラミング、AIプログラミングの理解に役立つ書籍を9冊紹介します。

プログラミングに必要な数学・アルゴリズムが学べる本

はじめに、プログラミングに必要な数学の知識、アルゴリズムが学べる本を3冊紹介します。

文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学

AIの分野において人気を集めているプログラミング言語「Python」と、高校数学が一度に学べる本となっています。

AIの開発では、通常のアプリケーション開発以上に高度な数学の知識が必要です。

そのため、Pythonを学ぶということは、同時に数学の知識を学ぶことと言い換えられます。

この本では、2進数の表現といった基本的知識から始まり、ベクトル、行列、微分積分と徐々に数学の知識を解説していきます。

また、数学の解説と並行してPythonのコーディングに取り組むことで、数値計算のコーディング技術も身につけられます。

プログラマの数学

人気著書「数学ガール」を著した、結城浩による数学解説本になります。

プログラミングする上で役立つ数学の知識を解説しているのですが、難しい数式は使用せず、図をたくさん使用することで直感的に理解できるようになっています。

本書では、論理、数学的帰納法、指数爆発など、プログラミングをする上で避けては通れない、数学的な考え方を解説し、付録には機械学習の考え方についても解説しています。

アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム

アルゴリズムの理解に焦点を当てている解説本です。

全ページフルカラーで基本となるアルゴリズム26個、データ構造7個の考え方、計算効率などについて、イラストを用いて解説しています。

プログラムで表すと難解なアルゴリズムも、イラストで解説することで直感的に理解しやすくなります。

ゲームプログラミングに必要な数学の知識が学べる本

ここでは、ゲームプログラミングにおける数学の知識が学べる本を3冊紹介します。

ゲーム開発のための数学・物理学入門

ゲームプログラミングにおいて必要な数学の知識を、サンプルコードを用いてわかりやすく解説した本著。

中学数学の知識から、三角法、運動といった物理学の知識までをカバーしています。

特に、3Dゲームにおけるキャラクターの動きの表現には、物理学の知識も必要で、本書ではそれらを学ぶことができます。

Unityでわかる！ゲーム数学

ゲーム開発において人気のあるUnityを用いて、ゲームプログラミングに必要な数学の知識を実践しながら理解できる本です。

サンプルコードを実際に入力しながら、物体の当たり判定、座標の変換など、ゲームプログラミングにおいて必須となる処理を体感的に会得できます。

難しい数式を覚える必要がないため、数学が苦手な人でも理解できる内容といえるでしょう。

実例で学ぶゲーム開発に使える数学・物理学入門

実際にプログラムを動作させることに重点を置き、そこから数学、物理の知識を紐づける形で解説している本です。

数学、物理の知識が必要となると、公式の暗記、計算の練習を思い浮かべがち。

しかし、ゲームプログラミングにおいては、実際に動作するプログラムを体験するほうが理解が早いです。

本書は、数学や物理に苦手意識がある人にとっておすすめしたい一冊と言えます。

AI（人工知能）開発に必要な数学の知識が学べる本

最後に、AIの開発において必要となる数学の知識が学べる本を3冊紹介します。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~

機械学習を勉強している「アヤノ」とその友人の「ミオ」の会話を通して、機械学習の基本知識とそれがどのように役立つかがわかる一冊です。

後半では、実際にPythonを使ってコーディングしていくので、プログラミングスキルも一緒に取得できて大変お得感があります。

プログラミングのための線形代数

AIによる画像処理などにおいて必須の数学知識である、線形代数の解説本。

線形代数のさまざまな理論をコンピュータグラフィックスへの応用と紐づけるように解説しているため、線形代数の応用イメージがしやすくなります。

特に、画像認識の分野で活躍したいのであれば、線形代数の知識は避けては通れないため、そのようなAIエンジニアを目指す人におすすめしたい一冊です。

最短コースでわかる ディープラーニングの数学

近年話題となっているディープラーニングに必要な数学知識の解説本。

ディープラーニングにおいて必要となる微分積分、線形代数の知識を無駄なく学ぶために、最低限必要な内容に絞ってあることが特徴です。

余計な解説もなくスラスラと読めるため、最速でディープラーニングの数学の知識を会得したい人向けの一冊です。

↑目次へ戻る