Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 第2版 機械学習・深層学習に必要な基礎知識

構成数 : 1

序章 イントロダクション
0.1 本書の特徴
0.2 本書でできるようになること
0.3 本書の対象
0.4 人工知能(AI)とは?
0.5 人工知能向けの数学
0.6 本書の使い方

第1章 学習の準備をしよう
1.1 Anacondaのインストール
1.1.1 Anacondaのダウンロード
1.1.2 Anacondaのインストール
1.1.3 Anaconda Navigatorの起動
1.1.4 NumPyとmatplotlibのインストールの確認
1.2 Jupyter Notebookの使い方
1.2.1 Jupyter Notebookの起動
1.2.2 Jupyter Notebookを使ってみる
1.2.3 コードとマークダウンの切り替え
1.2.4 ノートブックの保存と終了
1.3 サンプルのダウンロードと本書の学び方
1.3.1 サンプルのダウンロード
1.3.2 本書の学び方

第2章 Pythonの基礎
2.1 Pythonの基礎
2.1.1 Pythonとは
2.1.2 変数
2.1.3 値の表示と変数の保持
2.1.4 演算子
2.1.5 大きな数、小さな数の表記
2.1.6 リスト
2.1.7 タプル
2.1.8 if文
2.1.9 for文
2.1.10 関数
2.1.11 スコープ
2.1.12 演習
2.2 NumPyの基礎
2.2.1 NumPyとは
2.2.2 NumPyのインポート
2.2.3 NumPyの配列を生成
2.2.4 配列の形状
2.2.5 配列の演算
2.2.6 要素へのアクセス
2.2.7 関数と配列
2.2.8 NumPyの様々な機能
2.2.9 演習
2.3 matplotlibの基礎
2.3.1 matplotlibとは
2.3.2 matplotlibのインポート
2.3.3 linspace()関数
2.3.4 グラフの描画
2.3.5 グラフの装飾
2.3.6 散布図の表示
2.3.7 ヒストグラムの表示
2.3.8 演習
COLUMN 生成AIを使った数学の学習

第3章 数学の基礎
3.1 変数、定数
3.1.1 変数と定数の違い
3.1.2 変数と定数の例
3.1.3 演習
3.2 関数
3.2.1 関数とは
3.2.2 関数の例
3.2.3 数学の関数と、プログラミングの関数の違い
3.2.4 数学の「関数」を、プログラミングの「関数」で実装
3.2.5 演習
3.3 べき乗と平方根
3.3.1 べき乗とは
3.3.2 べき乗をコードで実装
3.3.3 平方根とは
3.3.4 平方根をコードで実装
3.3.5 演習
3.4 多項式関数
3.4.1 多項式とは
3.4.2 多項式を実装
3.4.3 演習
3.5 三角関数
3.5.1 三角関数とは
3.5.2 三角関数を実装
3.5.3 演習
3.6 総和と総乗
3.6.1 総和とは
3.6.2 総和を実装
3.6.3 総乗とは
3.6.4 総乗を実装
3.6.5 演習
3.7 乱数
3.7.1 乱数とは
3.7.2 均一な乱数
3.7.3 偏った乱数
3.7.4 演習
3.8 LaTeXの基礎
3.8.1 LaTeXとは
3.8.2 様々な数式の記述
3.8.3 演習
3.9 絶対値
3.9.1 絶対値とは
3.9.2 関数の絶対値
3.9.3 演習
COLUMN ディープラーニングが躍進する理由

第4章 線形代数
4.1 スカラー、ベクトル、行列、テンソル
4.1.1 スカラーとは
4.1.2 スカラーの実装
4.1.3 ベクトルとは
4.1.4 ベクトルの実装
4.1.5 行列とは
4.1.6 行列の実装
4.1.7 テンソルとは
4.1.8 テンソルの実装
4.1.9 演習
4.2 ベクトルの内積とノルム
4.2.1 内積とは
4.2.2 内積の実装
4.2.3 ノルムとは
4.2.4 ノルムの実装
4.2.5 演習
4.3 行列の積
4.3.1 行列の積
4.3.2 行列積の数値計算
4.3.3 行列積の一般化
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