プログラミングのための数学大全―数学を味方にして、より良いコードを書こう [単行本]

プログラミングのための数学大全―数学を味方にして、より良いコードを書こう の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  コードを飛躍させる一生モノの必須スキルを、この１冊で完全マスターしよう！数学とプログラミングには深い結びつきがあります。どちらも論理的思考、問題解決、抽象的推論の上に成り立ち、片方で得たスキルはそのままもう片方にも使えます。ＡＩ時代の今こそ、数学を一気に学ぼう！

• 目次

  ■第1章　コンピューターと数値
  ■第2章　集合と抽象代数
  ■第3章　ブール代数
  ■第4章　関数と関係
  ■第5章　帰納法
  ■第6章　漸化式と再帰
  ■第7章　数論
  ■第8章　数え上げと組合せ論
  ■第9章　グラフ
  ■第10章　木
  ■第11章　確率
  ■第12章　統計
  ■第13章　線形代数学
  ■第14章　微分
  ■第15章　積分
  ■第16章　微分方程式

• 出版社からのコメント

  プログラミングの根底には「数学」があります。AI時代の今こそ、よいコードに必要不可欠な数学の基本を一気に学びましょう！

• 内容紹介

  あなたのコードを飛躍させる一生モノの必須スキルを、この１冊で完全マスターしよう！
  数学とプログラミングには深い結びつきがあります。どちらも論理的思考、問題解決、抽象的推論の上に成り立ち、片方で得たスキルはそのままもう片方にも使えます。
  そして、高度なプログラミングの根底には「数学」があります。検索アルゴリズムの最適化、ゲームの物理エンジンの構築、ニューラルネットワークの訓練といったプログラムの良し悪しは、基本的な数学を理解しているかどうかで決まります。
  AI時代の今こそ、よいコードを手に入れるために必要不可欠な数学を一気に学びましょう。
  
  本書を読めば、基本的なコーディングから本格的なソフトウェア開発までに欠かせない、「数学全般」が身につきます。 複雑なデータ処理にはベクトルと行列、最適化や機械学習には微積分、高度な検索アルゴリズムにはグラフ理論など、開発現場では数学の知識が物を言います。 わかりやすい解説と実例で、以下に示す技を習得しましょう。
  
  ・ 線形代数を使った、より効率的なデータ操作
  ・ 微積分の概念を応用したアルゴリズムの最適化やシミュレーションの駆動
  ・ 確率と統計を用いて不確実性をモデル化し、データを分析する方法
  ・ 最新のデータ構造を支える離散数学の基礎
  ・ 微分方程式を使った動的な問題の解決法
  
  「数学の基礎を補強したい方」や「主要な概念をもう一度学び直したい方」にとっても、本書は複雑な数学を「日常で使える実践的な道具」へと変える手助けをします。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  クナイスル,ロナルド・T.(クナイスル,ロナルドT.／Kneusel,Ronald T.)
  ＡＩ分野の深層学習システム開発業界で活躍中。医療用映像処理および医療機器の開発にも豊富な経験を持つ。バルパライソ大学で物理学と数学の学位を取得した後、ミシガン州立大学で物理学の修士号、コロラド大学ボルダー校で計算機科学の博士号を取得した。興味の対象は果てないが、その中心にはつねに科学、数学、技術がある。１９７０年代後半から８０年代前半のパーソナルコンピューター革命の申し子であるロンのコーディング歴は、自動車の運転歴よりも長い。特筆すべきは、その数十年もの間、先取りの精神を保ち続けていること
  
  井上 卓馬(イノウエ タクマ)
  神奈川県横浜市出身。栄光学園高等学校卒業後、東京大学理科一類に現役合格。渡米後、メリーランド大学カレッジパーク校にて物理学学位を取得（数学副専攻）。マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）大学院物理学科博士課程に進学し、量子光学・原子物理学から実験生物物理学まで約１０年間にわたり研究に従事。現在は米国ボストン在住。技術分野を中心とした日英バイリンガルの翻訳・通訳事業ＪＤｉａｌｏｇｓを運営する傍ら、ＡＩ・自動化ツール開発のＪＷｏｒｋｓを通じてエンジニアリング・プログラミングの実務にも従事。数学・物理学の専門知識と、技術翻訳・実装の両面での実務経験を併せ持つ
  
  金井 哲夫(カナイ テツオ)
  雑誌の編集者を経てフリーランスに。雑誌記事執筆のほか、ゲーム、アプリ、ブログ、映画字幕、書籍などの翻訳を行う

• 著者について

  Ronald T. Kneusel (ロナルドティクナイスル)
  深層学習（AI）システム開発業界で活躍中。医療用映像処理および医療機器の開発にも豊富な経験を持つ。バルパライソ大学で物理学と数学の学位を取得した後、ミシガン州立大学で物理学の修士号、コロラド大学ボルダー校で計算機科学の博士号を取得した。興味の対象は果てないが、その中心にはつねに科学、数学、技術がある。1970 年代後半から80 年代前半のパーソナルコンピューター革命の申し子であるロンのコーディング歴は、自動車の運転歴よりも長い。

プログラミングのための数学大全―数学を味方にして、より良いコードを書こう の商品スペック