ITと数学~機械学習の基礎知識をトレーニング~(SoftwareDesign別冊)
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 著
内容
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