内容紹介

プログラマーが知っておきたい「数学」をPythonで学ぼう

ソフトウェア開発において数学のスキルがますます重要になっています。時代をリードする企業はデータサイエンスや機械学習を取り入れ活用し、ゲーム開発、コンピューターグラフィックスやアニメーション、画像や信号処理、価格設定、株式市場分析など、数学の知識が多くのシーンで役立ちます。

本書では、プログラミングに必要となる数学：線形代数、微積分、機械学習の基礎を学び、実際のソフトウェア開発で活用できるPythonの主要ライブラリの使い方を習得します。実際のコーディングはJupyter Notebookを通して学びます。

難解な教科書とはならないよう、数学的概念を実世界に当てはめた例題をたくさん取り上げます！

1章 プログラムで数学を学ぶ

［第1部］　ベクトルとグラフィックス

2章 2次元ベクトルで描画する

3章 3次元にする

4章 ベクトルやグラフィックスを座標変換する

5章 行列で座標変換を計算する

6章 より高い次元へ一般化する

7章 連立1次方程式を解く

［第2部］　微積分と物理シミュレーション

8章 変化の割合を理解する

9章 移動する物体をシミュレーションする

10章 文字式を扱う

11章 力場をシミュレーションする

12章 物理シミュレーションを最適化する

13章 音をフーリエ級数で分析する

［第3部］　機械学習への応用

14章 データに関数を当てはめる

15章 ロジスティック回帰でデータを分類する

16章 ニューラルネットワークを訓練する

付録A Pythonのセットアップ

付録B Pythonのヒントとコツ

付録C OpenGLとPyGameによる3次元モデルのロードとレンダリング

本書は、プログラミング経験がある程度あり「数学スキルを再確認したい」「数学の応用についてプログラミングを通じて学びたい」と考えている人のための本で中学・高校で習った数学の知識があれば大丈夫です。

例題に沿って、すべての練習問題に挑戦することで、本書を最大限に活用することができます。

1章 プログラムで数学を学ぶ

［第1部］　ベクトルとグラフィックス

2章 2次元ベクトルで描画する

3章 3次元にする

4章 ベクトルやグラフィックスを座標変換する

5章 行列で座標変換を計算する

6章 より高い次元へ一般化する

7章 連立1次方程式を解く

［第2部］　微積分と物理シミュレーション

8章 変化の割合を理解する

9章 移動する物体をシミュレーションする

10章 文字式を扱う

11章 力場をシミュレーションする

12章 物理シミュレーションを最適化する

13章 音をフーリエ級数で分析する

［第3部］　機械学習への応用

14章 データに関数を当てはめる

15章 ロジスティック回帰でデータを分類する

16章 ニューラルネットワークを訓練する

付録A Pythonのセットアップ

付録B Pythonのヒントとコツ

付録C OpenGLとPyGameによる3次元モデルのロードとレンダリング

Paul Orland（ポール・オーランド）

起業家、プログラマー、数学の愛好家。マイクロソフトでソフトウェアエンジニアとして勤務した後、石油・ガス業界のエネルギー生産を最適化するための予測分析システムを構築するスタートアップ企業Tachyusを共同設立。Tachyusの創立CTOとして機械学習と物理学ベースのモデリングソフトウェアの製品化を主導し、後にCEOとして5大陸の顧客にサービスを提供するまでに会社を拡大させた。イェール大学で数学の学士号を、ワシントン大学で物理学の修士号を取得している。

［翻訳］松田晃一（まつだこういち）

博士（工学、東京大学）。NEC、ソニーコンピュータサイエンス研究所、ソニーなどを経て、大妻女子大学社会情報学部情報デザイン専攻 教授。著書に『Pythonライブラリの使い方』、『p5.jsプログラミングガイド』（カットシステム）、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局）、『WebGL Programming Guide』（Addison-Wesley Professional）、訳書に『生成Deep Learning』、『詳解OpenCV3』、『行列プログラマー』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）など多数。

※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。

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※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします