機械学習を根本から理解するには、関連する数学の深い知識が不可欠です。基礎となる数学を大学で学んだ方でも、今も覚えているかというと不安があるのではないでしょうか。翔泳社では、機械学習に携わるITエンジニアで大学の数学を学び直したい方のために、中井悦司さんによる『技術者のための基礎解析学』を1月19日に発売します。
『技術者のための基礎解析学 機械学習に必要な数学を本気で学ぶ』は、機械学習やディープラーニングに造詣の深い中井悦司さんによる基礎解析学（特に微積分）の解説書です。
機械学習を道具として利用するだけであれば、数学の深い知識は無用かもしれません。しかし、機械学習に携わるITエンジニアとしてより価値のある仕事をしたいのならば、数学は不可欠な知識となります。
CodeZine読者の中には、かつて学んだ数学の知識が忘却の彼方にある方もいるかもしれません。機械学習の理解には、その記憶を蘇らせる必要があります。本書はまさに大学レベルの数学を学び直すのに最適です。
本書では、機械学習を支える解析学、線形代数学、統計学のうち、解析学を取り上げています。微積分の理論を中心に、数学全般の基礎となる集合と写像から、テイラーの公式、多変数関数までを解説。
中井さんが理工系の大学1、2年生のレベルに合わせて理論と数式を厳密に展開し、その議論を丁寧に説明した本書。将来のために学び直したい方に、じっくり読み進めていただきたい1冊です。
また、本書を予約・購入していただいた方に特典として、中井さん書き下ろしの「数値計算による極値問題の解法（入門編）」をプレゼントします。本書に登場する極値問題（関数の極大点、もしくは極小点を求める問題）の解法について、コンピューターを用いた数値計算で解くアプローチをPythonのソースコードとともに紹介したものです。
またもう一つの特典として、本書の各章末に掲載している「主要な定理のまとめ」を抜き出した小冊子（PDF）も用意しています。本書を読み進める際、ぜひご活用ください。
目次
Chapter 1 数学の基礎概念
1.1 集合と写像
1.2 実数の性質
1.3 主要な定理のまとめ
1.4 演習問題
Chapter 2 関数の基本性質
2.1 関数の基本操作
2.2 関数の極限と連続性
2.3 主要な定理のまとめ
2.4 演習問題
Chapter 3 関数の微積分
3.1 関数の微分
3.2 定積分と原始関数
3.3 主要な定理のまとめ
3.4 演習問題
Chapter 4 初等関数
4.1 指数関数・対数関数
4.2 三角関数
4.3 主要な定理のまとめ
4.4 演習問題
Chapter 5 テイラーの公式と解析関数
5.1 テイラーの公式
5.2 解析関数
5.3 主要な定理のまとめ
5.4 演習問題
Chapter 6 多変数関数
6.1 多変数関数の微分
6.2 写像の微分
6.3 極値問題
6.4 主要な定理のまとめ
6.5 演習問題
Appendix A 演習問題の解答
この記事は参考になりましたか？
- この記事の著者
-
渡部 拓也（ワタナベ タクヤ）
翔泳社マーケティング課。MarkeZine、CodeZine、EnterpriseZine、Biz/Zine、ほかにて翔泳社の本の紹介記事や著者インタビュー、たまにそれ以外も執筆しています。
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
