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

機械学習に関連する数学の最も基礎となる解析学・微積分を順序立てて学習できる。定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい）。各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意。対象読者は、大学１、２年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア。

目次 : １　数学の基礎概念/ ２　関数の基本性質/ ３　関数の微積分/ ４　初等関数/ ５　テイラーの公式と解析関数/ ６　多変数関数/ Ａｐｐｅｎｄｉｘ　Ａ　演習問題の解答

【著者紹介】
中井悦司 : １９７１年４月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでＬｉｎｕｘエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にＵｎｉｘ／Ｌｉｎｕｘサーバと人生を共にする。その後、Ｌｉｎｕｘディストリビューターのエバンジェリストを経て、米系ＩＴ企業のＣｌｏｕｄ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔとして活動。機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力（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）