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！

こんな方におすすめ

• 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

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

サンプル

目次

序章
特別寄稿　機械学習をどう学ぶべきか？

• …… 中井 悦司

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…… 中井 悦司
• 1-2：高校数学の復習
  速習・線形代数…… 橘 慎太郎
• 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…… 石川 聡彦
• 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…… 貞光 九月
• コラム：高校教育課程の変化と大学での数学…… 中西 崇文

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…… 中井 悦司
• 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…… 橘 慎太郎
• 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…… 辻 真吾
• 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…… 上野 貴史，貞光 九月
• コラム：数学とAI，主体的に学習していく方法とは…… 飯尾 淳

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」…… 中井 悦司
• 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…… 真嘉比 愛
  • 課外授業1　ITエンジニアに数学は必要か…… 伊勢 幸一
• 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…… 橘 慎太郎
  • 課外授業2　本を読んで数学と戯れる…… よしおか ひろたか
• 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…… 平林 純
  • 課外授業3　プロダクトマネージャーと数学…… 及川 卓也
• 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…… 増井 俊之
  • 課外授業4　数学の勉強法…… 藤原 博文
• 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…… 五味 弘
  • 課外授業5　プログラマと数学…… よしおか ひろたか

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