Software Design別冊 ITと数学
- 中井悦司,他複数 著
- 定価
- 2,178円(本体1,980円+税10%)
- 発売日
- 2021.4.28 2021.4.23
- 判型
- B5
- 頁数
- 160ページ
- ISBN
- 978-4-297-12066-5 978-4-297-12067-2
サポート情報
概要
Software Designで完売御礼の特集号,ITエンジニアと線形代数,ITエンジニアと微分積分,ITエンジニアと数学の各特集記事を再編集しまとめました。各記事,それぞれ筆者が再検討し修正,場合によって加筆をしております。内容はほぼ高校から大学の教養課程の数学と,Pythonを使ったプログラミングが中心。しかし,Deep Learnningや機械学習,人工知能の基礎を学ぶことができます。ITと数学の組み合わせはとてもパワフルです。他にも十分に応用できる基礎を本書で得てください!
著者
中井悦司,橘 慎太郎,石川聡彦,貞光九月,中西崇文,辻真吾,飯尾淳,上野貴史,真嘉比愛,伊勢幸一,吉岡弘隆,平林純,及川卓也,増井俊之,藤原博文,五味弘
こんな方にオススメ
- 機械学習,Deep Learningを学びたいITエンジニアのみなさん,もしくは情報科や人工知能を学ぶ学生のみなさん
目次
序章
特別寄稿 機械学習をどう学ぶべきか?
第1章
ITエンジニアのための機械学習と線形代数入門
- 1-1:ニューラルネットワークの視点から
線形代数と機械学習 - 1-2:高校数学の復習
速習・線形代数 - 1-3:画像の推論に挑戦
やさしくわかるディープラーニングと線形代数 - 1-4:データ処理アルゴリズムへの活用事例
自然言語処理・画像処理における線形代数の応用 - コラム:高校教育課程の変化と大学での数学
第2章
ITエンジニアのための機械学習と微分積分入門
- 2-1:機械学習を根底から理解するために必要なこと
微分でとらえる機械学習の考え方 - 2-2:高校数学の復習と機械学習への指針
微分積分の基礎 - 2-3:ライブラリで使われる数学をコーディングで解き明かす
Pythonで実現する機械学習 - 2-4:データ分析も画像処理も最小二乗法で!
微分でつなぐ,機械学習とニューラルネットワーク - コラム:数学とAI,主体的に学習していく方法とは
第3章
さあ始めよう! ITエンジニアと数学 数学プログラミング入門
- 3-1:数学とプログラミングの意外な関係?
プログラマ視点の「数学の学び方」 - 3-2:機械学習の難解な数式をひもとく
数式が怖いならコードで理解- 課外授業1 ITエンジニアに数学は必要か
- 3-3:抽象化を心がけていますか?
数学系エンジニアの思考法- 課外授業2 本を読んで数学と戯れる
- 3-4:バスケのフリースロー計算で遊んでみよう!
物理と数学,そしてプログラミング- 課外授業3 プロダクトマネージャーと数学
- 3-5:ScrapboxとLaTeXで文芸的プログラミング
数式をきれいに表現するには- 課外授業4 数学の勉強法
- 3-6:両者における「関数」の違いを探る
関数型プログラミングと数学- 課外授業5 プログラマと数学