この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの実装を通じて理解を深めます。また、ハイパーパラメータの設定やBatch Normalization、Dropout、Adamなどの最新技術、さらには自動運転や画像生成などの応用例についても触れています。著者は斎藤康毅氏で、コンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事しています。

本書は、機械学習を実践的に学ぶための教材で、scikit-learn、TensorFlow、Kerasを用いて、基礎から応用までの手法を体系的に解説しています。内容には、データ処理、モデル学習、深層学習、強化学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などが含まれ、サンプルコードはすべてGitHubで公開され、Jupyter Notebookで試すことができます。第2版では新たに畳み込みニューラルネットワークやGANによる画像生成の説明も追加されています。機械学習を学びたいエンジニアにとって必携の一冊です。

『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

この文章は、異常検知に関する書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次では、異常検知の基本から正規分布や非正規データ、性能評価、次元削減、入力・出力データ、時系列データに関する異常検知までの各トピックが列挙されています。著者の井手剛は、機械工学と物理学の学位を持ち、IBMでの研究経験があります。

本書は、ディープラーニングを一から学びたい人向けに、数学的表現を避けて実践的なコードを用いて基本概念を解説します。著者はKerasの開発者で、TensorFlowをバックエンドに使用。内容は、ディープラーニングの基礎から始まり、コンピュータビジョンや自然言語処理の応用例まで幅広くカバー。最終的には、ディープラーニングの適用可能性や限界を理解できるようになります。

本書は、ディープラーニングの技術である物体検出と画像生成について解説したもので、自動運転や顔認識など多様な分野での応用が紹介されています。特に「物体検出」では、SSD（Single Shot MultiBox Detector）の実装方法をプログラミングを通じて学べる内容となっており、TensorFlow Hubを用いた手軽な体験も提供されています。目次には、開発環境、SSDによる物体検出、Faster R-CNN、オートエンコーダー、GANの解説が含まれています。

この書籍は、地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングを活用して業績を向上させるストーリーを通じて、デジタルマーケティングの基礎を学ぶ内容です。デジタル化を成功させるための条件や、重要な要素（MEO・SEO、データ分析、ECサイト構築、SNS活用など）が解説されています。著者は上野佑馬で、データ分析やデジタルマーケティングの専門家です。

本書は、機械学習や深層学習の予備知識がない読者を対象に、理論を明快に解説する入門書です。内容は、機械学習と深層学習の基本、ニューラルネットの仕組み、勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、深層強化学習など多岐にわたります。著者は、理論的な基礎を重視し、学びやすい形式で解説しています。

この書籍は、TensorFlowを用いて深層学習モデルを構築する方法を解説しています。ニューラルネットワークの基礎から、CNNやRNN、転移学習を利用したキャプション生成までをカバーし、データ整形からモデル構築までのプロセスをステップ・バイ・ステップで示しています。著者は新村拓也氏で、機械学習やデータマイニングの専門家です。

本書は、日常生活で広く使われる人工知能（AI）に焦点を当て、特に機械学習と深層学習の基礎を解説した入門書です。数式を使わずに図や写真を多用して、必要な概念や用語を網羅的に説明します。内容は、Pythonや主要なツール・ライブラリ（TensorFlow、PyTorchなど）の基本、実践的なレシピ、Pythonによるウェブサーバの構築に関する章で構成されています。

本書は、ディープラーニングの実装手法を学ぶための教材で、PyTorchを使用して様々なタスクに取り組みます。具体的なタスクには、転移学習、物体検出、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定、GANによる画像生成と異常検知、自然言語処理、動画分類などが含まれています。各章を通じて、実装経験を積むことで高度な技術を習得できる構成です。読者は、GPU環境がなくてもAnacondaとJupyter Notebookを用いて学習できます。著者はディープラーニングの専門家で、研究開発に従事しています。

この書籍は、AIを活用した様々な応用例を紹介しており、機械学習やディープラーニングの基礎、画像・動画処理、自然言語処理、業務効率化の方法などを学ぶことができます。また、マスク着用の判定など新しい生活様式に対応したサンプルも収録されています。著者はプログラミングや機械学習に関する多くの書籍を執筆しているクジラ飛行机氏をはじめ、専門家たちです。

本書は、ディープラーニングの実用化に向けた最新の動向と事例を紹介するもので、国内35社の具体例を通じてその活用方法や課題を解説しています。東京大学の松尾豊氏による技術的発展のロードマップを基に、業務効率化や新規事業創出に役立つ情報を提供。各章では、単純作業の自動化から異常検知、ロボットや自動運転技術、さらには創作業務への応用まで幅広くカバーしています。また、ビジネス活用に関するQ&Aも含まれ、企業の導入に役立つ内容となっています。

この書籍は、AIが人類にもたらす影響について探求し、脅威と福音の両面を考察しています。著者は、AIの自律的な動きや自動化の進展を解説し、AI教育の重要性や未来の共存の可能性についても論じています。内容は、自律世界の到来やAIの役割、そして人間との関係性に焦点を当てています。著者は、技術とビジネスの専門家であり、AIの進化がもたらす社会の変革に関する洞察を提供しています。

本書は、機械学習を用いた分子構造の生成と最適化に関する技術を、初学者向けに基礎理論から実装まで体系的に解説しています。プログラミング（Python）を通じて理解を深められるように、分子生成モデルや最適化手法について詳しく説明し、実践的な知識を提供します。内容は、分子データの表現、教師あり学習、系列モデル、変分オートエンコーダ、強化学習など多岐にわたり、分子構造を扱う研究者にも役立つ情報が含まれています。著者は日本アイ・ビー・エムの研究者で、博士号を持つ専門家です。

本書は、教師なし学習の重要性と実践的手法を紹介する内容です。教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習し、従来の教師あり学習に比べてコストが低く、現実世界での応用が期待されています。データの隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出を行う方法を解説し、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、制限付きボルツマンマシン（RBM）などの生成モデルも紹介しています。著者はデータサイエンスの専門家で、実務経験を持つ人物です。

本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。

この書籍は、人工知能プログラミングに必要な数学を基礎から優しく学べる参考書です。著者は「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者で、数学に苦手意識がある人でも理解できる内容になっています。基本的な数学から微分、線形代数、確率・統計を学び、実践編では住宅価格の推定や自然言語処理、手書き数字認識などの具体的な例を通じて理解を深めます。対象読者は、AIアルゴリズムを学びたいが数学に不安がある人々です。

ニューラルネットワーク最大の謎

本書は人気シリーズの第3弾で、オリジナルのディープラーニングフレームワーク「DeZero」をゼロから作成する内容です。最小限のコードでモダンな機能を実現し、全60ステップでフレームワークを完成させます。これにより、PyTorchやTensorFlowなどの知識を深めることができます。著者は人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

この書籍は、フロントエンド開発におけるさまざまな支援ツールの使い方と選択基準を解説しています。内容は、導入編でフロントエンドエンジニアに求められるスキルやツール群を説明し、実践編では開発環境やCI/CDのメリットを学び、応用編では解析やチーム開発について深く掘り下げます。著者は、Web開発やチーム効率の改善に取り組む経験豊富なエンジニアです。

「G検定 公式テキスト 第3版」は、AI時代に必要なディープラーニングの知識を体系的に学べる試験対策書です。新シラバスに完全対応し、日本ディープラーニング協会の監修のもと、分かりやすい解説と新しい章末問題が特徴です。対象読者はG検定受験者やディープラーニングを学びたい人々で、試験はオンラインで行われ、知識問題が出題されます。内容はAIの基礎から法律、倫理まで幅広くカバーしています。著者は中部大学の教授で、専門的な知識を有しています。

本書は、数学が苦手な方でも機械学習を楽しく学べる入門書です。プログラマのアヤノと友達のミオの会話を通じて、機械学習の基本や実践方法を説明します。内容は、機械学習の重要性、回帰や分類の手法、モデルの評価、Pythonでの実装まで幅広くカバーし、数式も分かりやすく解説しています。特に、数式が苦手な方に配慮した内容になっています。著者はLINE Fukuokaのデータエンジニアで、実務経験を基にした知識を提供しています。

本書は、ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装を解説した入門書で、PythonやKeras、TensorFlow、PyTorchを使用しています。特に自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、新しい手法やモデルを詳しく説明しています。内容は、数学の基礎から始まり、ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク（RNN）とその応用までを網羅しています。著者は巣籠悠輔で、実務経験を持つ専門家です。

この書籍は、ガウス過程に関する日本初の入門書であり、ベイズ的回帰モデルの柔軟性を解説しています。内容は線形回帰から始まり、ガウス過程の原理や教師なし学習、実応用に関する最新の話題も取り上げています。各章では、ガウス過程の基本概念、計算法、適用例などが詳しく説明されています。著者は統計や情報科学の専門家です。

生成モデル編

このビジネス書は、機械学習やディープラーニングの基本概念からビジネスチャンスまでを図解でわかりやすく解説し、法律的なリスクについても弁護士が詳しく説明しています。内容は、人工知能と共創するビジネスの未来、自動運転技術、ドローンビジネス、画像認識、マッチングビジネス、フィンテックなど幅広いテーマをカバーしています。著者は法律とビジネスの専門家で、企業の戦略立案やM&Aに関する豊富な経験を持っています。

この本は、初心者向けに「ボルツマン機械学習」を中心に機械学習を解説し、最終的には深層学習の実装まで導く内容です。イラストを用いてわかりやすく説明し、機械学習の専門用語や概念を解きほぐしています。章立ては、基礎から応用にかけて構成されており、著者は東北大学の准教授である大関真之氏です。

この書籍は、数学の知識がなくても理解できる機械学習の入門書で、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いた実践的な解説が特徴です。著者はscikit-learnの開発に関わる専門家で、実践から理論へと学ぶスタイルを採用しています。特に「特徴量エンジニアリング」や「モデルの評価と改善」に焦点を当てており、従来の解説書にはない内容を提供しています。目次には教師あり学習、教師なし学習、データ処理などが含まれています。著者は機械学習の専門家で、産業界や学術界での経験があります。

本書は、ディープラーニングの理解に必要な数学を高校1年生レベルからやさしく解説し、最短コースで学べる内容です。微分、ベクトル、行列、確率などの必要最低限の数学を特製のマップで整理し、実際に動かせるコードをJupyter Notebook形式で提供します。内容は機械学習入門から始まり、理論編、実践編、発展編に分かれており、ディープラーニングの動作原理を深く理解できることを目指しています。

心を知るための人工知能 : 認知科学としての記号創発ロボティクス

本書は、AIとディープラーニングの実装が進む現代において、企業がどのようにこれらの技術をビジネスに活かしているかを解説します。著者は国内初のディープラーニング専門ベンチャーABEJAのCEO兼CTOであり、AI導入の具体的な方法や成功要件、最新事例を文系ビジネスマンにも理解できるように説明しています。目次には、AI導入の躊躇理由、ディープラーニングの原理、導入プロセス、企業の変化などが含まれています。

なぜ私たちは変わらなければならないのか 爆発するルネサンス 日本軍のパラダイムを考える 国家を守る保険制度 人間とチンパンジーを分けるもの AIは意味を扱えない 大学に一〇兆円の基金を 日本版故宮をつくれ 食こそ最強の観光ツール ディープラーニングの実装 「わがまま」を認める会社 「厳しい人本主義」への回帰 株主重視と社員重視のあいだ デジタルトランスフォーメーションの挑戦 アジアのリーダー都市へ 小さな世界都市をつくる 謎の国・日本を言語化せよ 同調圧力を超えるエビデンス せめぎあいの時代を生き抜くために

本書は人気シリーズの第4弾で、強化学習をテーマにしています。外部ライブラリに頼らず、基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学ぶスタイルを採用しています。理論と実践の両面から、強化学習の構成要素を丁寧に解説し、数式だけでなくコードを通じて理解を深めることができます。目次にはバンディット問題やマルコフ決定過程、ベルマン方程式などが含まれています。著者は人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

この書籍は、深層学習に関するベストセラーの第2版で、リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の新章が追加され、最新のツール情報も反映されています。全体で50ページ以上増量され、物体検出やセグメンテーションの活用も強化されています。著者は山下隆義氏で、深層学習のセミナー講師としても活動しています。

本書は、数学が苦手な社会人や学生向けに、ディープラーニングの基本をExcelを使って学ぶ超入門書です。難しい数学を排除し、図示しやすいパターン認識を題材にすることで、簡単な操作と初歩的な数学知識だけでディープラーニングの動作原理を理解できる内容になっています。著者は涌井良幸と涌井貞美で、教育やライティングの経験を持つ専門家です。

本書は、Udemyの人気講師によるディープラーニング基礎の第2弾で、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、LSTM、GRU、VAE、GANの実装方法を解説しています。前作を踏襲し、Pythonのみでプログラムを記述し、フレームワークを使用しないため初心者にも理解しやすい内容です。数学やPythonの基礎も解説されており、サンプルプログラムはダウンロード可能です。著者はAI教育に従事する我妻幸長氏です。

本書は、Pythonを用いて強化学習と転移学習の基礎から応用までを学べる内容です。強化学習の理論やシミュレーションを丁寧に解説し、簡単なプログラミング経験があれば理解できるようになっています。また、転移学習を組み合わせた転移強化学習についても詳しく説明し、学習の効率化や実装上の注意点も網羅しています。著者は東京工芸大学の准教授で、関連ソースコードは出版社のウェブサイトで公開されています。

本書は、人工知能（AI）についての正しい理解を促し、ビジネス課題を機械学習や深層学習を用いて解決する方法を解説しています。AI技術をフレームワークとして活用し、実際のビジネスに役立てるための“AI的思考力”を高めることを目指しています。難しい数式やプログラミングは使わず、AIの活用方法や評価基準について具体的に説明しています。特に、AIの適用可能性を判断する力を養うことが重要とされています。著者は医療分野でのAI活用を目指す専門家です。

『ファイナルファンタジー15』における人工知能（AI）技術とその応用について解説した書籍です。基礎編ではゲームAIの基礎知識やシステムについて、コンテンツ編では仲間やモンスターなどのAIについて、未来編では会話AIや今後の技術について触れています。また、プログラマー、デザイナー、制作チームリーダーとの対談も収録されており、ゲームAIの進化やキャラクターデザインの重要性について議論されています。

本書は、戦略ゲームAIの仕組みや意思決定プロセスを解説したバイブルで、ゲーム開発者やAIエンジニアに向けて書かれています。ストラテジー＆シミュレーションゲームの技術を国内外の事例を交えて詳しく説明し、基本概念からアルゴリズムまでをビジュアルを用いて解説しています。著者はゲームAIの専門家で、教育機関での経験も豊富です。読者は戦略ゲームAIの理解を深めることができます。

この書籍は、機械学習と深層学習を用いた画像認識の仕組みやその活用事例について解説しています。内容は、画像認識の基本、機械学習と深層学習の基礎、最先端技術（転移学習、物体検出、画像セグメンテーションなど）にわたり、公共施設や病院、工場での具体的な応用例を紹介しています。著者は川島賢氏で、情報技術に関するコンサルティングや開発に従事しています。

ロボット・人工知能の進展がもたらしうる社会の変化に対し、法学からの知見を提示する。 ロボット・人工知能の進展がもたらす社会の変化に期待が高まる一方で，その悪影響も懸念されている。本書は，現在生起しつつある問題から近未来に起きうる問題までを視野に入れ，法学からの知見を提示するものである。 第１章　ロボット・AIと法をめぐる動き（宍戸常寿） 第２章　ロボット・AIと法政策の国際動向（工藤郁子） 第３章　ロボット・AIと自己決定する個人（大屋雄裕） 第４章　ロボット・AIは人間の尊厳を奪うか？（山本龍彦） 第５章　ロボット・AIの行政規制（横田明美） 第６章　AIと契約（木村真生子）―ロボット・AIと競争法―（市川芳治） 第７章　自動運転車と民事責任（後藤元） 第８章　ロボットによる手術と法的責任（弥永真生） 第９章　ロボット・AIと刑事責任（深町晋也） 第10章　AIと刑事司法（笹倉宏紀） 第11章　ロボット・AIと知的財産権（福井健策） 第12章　ロボット兵器と国際法（岩本誠吾）

本書は、プログラミング言語Python 3.6の入門書で、538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを通じて基礎から機械学習まで学べる内容です。3つのパートに分かれており、Part 1ではPythonの環境設定、Part 2では基本的な構文やデータ構造、Part 3では科学計算や機械学習の応用を解説しています。初心者から実践者まで、確実なスキルアップを目指すことができます。著者はコンピュータ専門誌への寄稿や教材開発を行っている大重美幸氏です。

本書は、プログラミング初心者向けにリニューアルされた「いちばんやさしいPythonの本」で、最新のPython 3に完全対応しています。イラストやサンプルが豊富で、オブジェクト指向やWebアプリ開発、データ処理の基本も学べます。新たに2章が追加され、プログラミングの楽しさと効率化の重要性を伝え、読者がスキルを身につける手助けをします。著者は東京大学の辻真吾氏で、Pythonの普及活動にも力を入れています。

本書は、GAN（敵対的生成ネットワーク）の基礎から実装までを解説する入門書です。著者は、実物に近い画像生成を可能にするこの技術を、Jupyter Notebooksを用いてPythonやKerasで実装しながら学べるようにしています。対象読者は、機械学習やニューラルネットワーク、Pythonに一定の経験を持つ人々で、数学的な理論は最小限に抑えられています。全体を通じて、GANの可能性を理解し、新しい応用を見出す力を養うことを目的としています。内容は、入門、発展的な話題、実用化に分かれており、具体的な応用や将来の展望も触れています。