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ITと数学
中井 悦司

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商品説明

内容紹介(出版社より)

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!
■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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