ＩＴと数学　機械学習の基礎知識をトレーニング

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！

※お届け日が変更になりました
4月28日→4月30日

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　ほか

本の帯に関して

帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。

版・表紙について

版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。