「数学が苦手だけど AI を学びたい」は自然な悩みです。最初は実践から始めてOK。
おすすめ順序：概念 → ツール → ミニ制作 → 理論。
Lernix AI を使うと、PDFやYouTube、ノートから クイズ と フラッシュカード を生成して、想起学習で効率よく覚えられます。
誤解：数学が得意じゃないとAIは無理
**誤解：**高等数学ができないと始められない。
**現実：**最初に必要なのは「順序」と「評価」です。
数学が本当に必要になるのは、モデルを自分で訓練したり、研究レベルで最適化したいとき。実務で役立つAI学習では、先に次を押さえれば十分です。
- 期待する出力を明確にする（構造化）
- 情報源を固定して“根拠”を持たせる
- 例で品質を測る（感じではなく評価）
7日スタートチャレンジ（数学なしで勢いを作る）
- **1日目：**用語10個（LLM、トークン、埋め込み、RAG、評価セット等）
- **2日目：**実務用プロンプトテンプレ5個
- **3日目：**PDF/記事→要約＋質問10個
- **4日目：**フラッシュカード20枚→復習
- **5日目：**ミニワークフロー（入力→出力）を1つ作る
- **6日目：**テスト用プロンプト10個→チェックリストで採点
- **7日目：**1ページ振り返り（良かった点/改善点/次の一手）
「できたこと」が増えるほど不安は小さくなります。
初心者向けミニプロジェクト案（価値が高い）
- 学習資料→クイズ＋フラッシュカード
- 会議メモ→アクション項目＋フォローアップ文
- サポート問い合わせ→分類＋返信案
- SOP/規程→チェックリスト＋オンボーディング質問
- YouTubeチュートリアル→手順リスト＋練習問題
数学を“やらずに”理解するための直感
- **埋め込み：**意味の地図（近い＝似ている）
- **RAG：**オープンブック方式（まず探してから答える）
- **評価：**繰り返せる採点基準（気分ではない）
FAQ
Q：いつ数学を本格的にやるべき？
プロジェクトが訓練/チューニングを必要としたら。その時点で学ぶ方が効率的です。
Q：学べているか確認する方法は？
見ずに答えられる問題が増え、反復で出力品質が改善するなら学べています。