2021年に読んだ技術書を列挙する(本当に列挙するだけ)
2022.02.20
今更ながら2021年に読んだ技術書を列挙していきたいと思います。
iOS
2021年の前半は、アルバイトでiOSアプリ開発に携わっていたため、iOSアプリ開発周りの書籍を読むことが多かったです。
Core Data by Tutorials (Sixth Edition): Persisting iOS App Data with Core Data in Swift
iOSのデータベースだと、CoreDataかRealmの二択みたいな感じがあり、CoreDataはApple謹製でSwiftUIとの親和性も高いという情報を見かけたため、調べてみようと購入したのですが、 CoreDataがあまりにも使いづらかったので、Realmに乗り換えた記憶があります。
React Native
React Native ～JavaScriptによるiOS／Androidアプリ開発の実践
この書籍でReduxに初めて触り、その後通常のWebフロントエンド開発で何度かReduxを使う機会があったので、非常に役に立ったなと感じた書籍の1つです。 React Nativeで何かを作成するという機会にはついぞ巡り合わなかったです。
機械学習
去年の夏頃から本格的に機械学習について勉強し始めました。 今年は、SIGNATEではExpertに、Kaggleではメダルが獲得できるように頑張りたいです。
ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編
ディープラーニングの勉強を始めたもっと初期の頃に読んでおけば良かったなと後悔している書籍です。 この本を読んだおかげで、その後Pytorchなどのライブラリで書かれたコードを読み始めた時に、何をしているのかが理解しやすくなったと感じています。
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
ゼロつくシリーズの第二弾にあたる本です。 word2vec、RNN、LSTMやGRU、seq2seq、Attentionなど自然言語処理の幅広い分野をカバーしている入門書です。
つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
PyTorchの入門書として購入しました。
つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~
Optunaなどで利用されているベイズ最適化やガウス過程について理解したくて購入しました。 2年前にマルコフ連鎖モンテカルロ法につていの書籍を読んだときは、まだベイズ統計についてあまり触れていなかったため、 なかなか理解するのが大変だったのですが、昨年はベイズ統計に触れる機会も多かったので、何となくのイメージくらいは掴めたと思います。
画像処理
昨年は、信号処理や制御工学などの講義の課題でMATLABを書く機会が非常に多く、MATLABの入門書として購入しました。
画像処理の講義の参考書として指定されていたので購入しました。 割と古典的な画像処理について詳しく書かれています。
制御工学
一時期Multi Object Trackingについて調べていた時期があり、次のフレームの物体位置を予測するのにカルマンフィルタが使われているモデルがあったので、それをちゃんと理解するために購入しました。
現代制御の講義の参考書として購入。 現代制御理論を初学者向けに丁寧に説明している数少ない書籍だと思います。
材料工学
材料工学の講義の参考書として購入。 移動度がどうとか、不純物濃度とバンド幅の関係とか、そこらへんの数式の導出過程についてはさっぱり分からなかったのですが、 バイポーラトランジスタや、MOSトランジスタ、パワー半導体のざっくりとした仕組みが分かっただけでも良しとしています。
材料工学の講義の参考書として購入。 ヤング率とか、応力とか、ねじれとか、たわみとか、疲労とか、破壊とか。
機械工学
機械運動学の講義の参考書として購入。 リンク機構とか、歯車とか、ベルト機構とか、逆運動学とか。
機械振動学の講義の参考書として購入。
その他
複素関数の復習のために購入。
2年前くらいに、理系ならば相対性理論くらいちゃんと理解したいと思って読み始め、その時はさっぱり分からず途中で諦めてしまったのですが、去年改めて読み直してみました。 相変わらず何を言っているさっぱり分からなかったのですが、マックスウェル方程式の4式が、磁場のベクトルポテンシャルと電位を1つにまとめることによって、ニュートンの運動方程式のような対称性の高い1式にまとめられるというところはすげーと思いながら読んでいました。
個人的に読んで良かったと思う本ベスト5
コメント
この記事のコメントを読み込み中です