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ゲーム開発では、「ゲームエンジン」と呼ばれる
すでに作られたプログラムを利用することで開発が効率化しています。
「０からゲームプログラミング」をして開発することがないように思われるかもしれません。
しかし、ゲームエ...
線形代数
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おすすめ 「ディープラーニング」で必要な「数学」の分野と、そのポイントをまとめました（関数・微分・積分編）
ディープラーニング（深層学習）の進歩は著しく、現在の人工知能の発展を牽引しています。
ディープラーニングは、2012年くらいでは専門家でないと扱うのが難しかったのですが、
現在では裾野が広がり、
フレームワークやライブラリ...
Python 人工知能技術に関係が深い「数学」を学びながら、同時に「プログラミング」もサクッと身につけたいあなたのために、おすすめの本や参考書、１０冊はこちらです
最近、ディープラーニングや機械学習などの人工知能技術が盛り上がっています。
ディープラーニングや機械学習全般の基礎となるのは数学力（特に線形代数）と、
それらを実装するプログラミング能力の２つです。
日々進歩す...
Java 「機械学習」に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです
「機械学習」は、人工知能の進歩に欠かせない技術です。機械学習に入門したいけど、数式やアルゴリズムがむずかしい！という方は多いのではないでしょうか。機械学習初学者のあなたが、機械学習とは？からやさしく理解できる、プログラミングなし・マウス操作でラクに実行できる、R や Weka などのフリーソフトでサクッと実践できる、機械学習おすすめの本はこちらです
R 「主成分分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、１２冊はこちらです
「主成分分析」とは、手元のデータの情報量をなるべく失うことなく、データの見方を変える方法です。
主成分分析は、例えば、経営、経済、医学、スポーツ、教育など様々な分野で使われています。その他の分野でももちろん適用可能ですので、主成分分析を身につけることで、分析力を一段アップさせることが可能です。そこで本記事では、これから主成分分析を学びたい方、具体的な例を知りたい方、エクセルでのやり方を身につけたいあなたのために、主成分分析をサクッと学べる良書をご紹介します
おすすめ 「機械学習」での「最適化」を、基礎から体系立てて理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか【機械学習のための連続最適化】
「機械学習」では「最適化」は必須の概念です。基礎となる概念や数学から、最適化の方法、機械学習での最適化の使い方など、考え方・定式化・アルゴリズム・具体例・数値例などスッキリ体系的に理解したいですよね。機械学習を勉強している、ビジネスに活かしたい、最新論文を素早く理解したいあなた、機械学習力を底上げしてくれるこちらはいかがでしょうか
ベクトル 「ベクトル」を理解したい！ベクトルがわかりにくい４つの原因とその対策とは？
「ベクトル」は高校数学の難所の１つです。ベクトル自体は難しくないのですが、矢印の先入観や多様な使い方のため混乱しやすい単元です。ベクトルを理解するためのコツや、つまずかないための対策などをそれぞれ４つまとめました。ベクトルを理解したい方や勉強しなおしたい方など、サクッとスムーズに理解したい方はこちらをどうぞ
ベクトル 「ベクトル」を学びたい・復習したい方にチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです
「ベクトル」は人工知能、ゲーム開発、グラフィックスなどで使われています。一方ベクトルは高校数学の難所の１つです。ベクトルの豊富な具体例を知り、イメージをつかみ、教科書の理解がはかどるとうれしいですよね。ベクトルに苦手意識のある方や短時間でサクッと復習したい方、こちらはいかがでしょうか
Python 機械学習やディープラーニングでも必須の「線形代数」演算を、サクッと「プログラミング」できるようになりたいあなたはこちらをどうぞ
「線形代数」は大学数学だけでなく私たちの身近で役立っています。線形代数を応用して「プログラミング」ができれば、ゲーム、グラフィックス、人工知能など様々な分野で活躍できます。線形代数とプログラミングを同時に効率的にスムーズに学べたらうれしいですよね。図やグラフをふんだんに使うことで線形代数の理解がすすみ、プログラミングしながら学ぶことで応用アプリケーションをサクッと作れるようになりたいあなたはこちらをどうぞ