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。

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。

『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。

この書籍は、機械学習とディープラーニングの基本を図解形式で解説しており、エンジニア1年生や関連企業への就職・転職を目指す人に最適です。内容は、人工知能の基礎、機械学習とディープラーニングのプロセス、アルゴリズム、システム開発環境に関する知識を包括的に学べる構成になっています。著者は、実践的な機械学習システムの実装をサポートする専門家です。

本書は、機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いてわかりやすく解説した入門書です。17種類のアルゴリズムを紹介し、各アルゴリズムの仕組みや使用方法、注意点を詳述しています。Pythonを用いたコードも掲載されており、実際に試しながら学ぶことができます。機械学習を学ぶ初心者や業務で利用している方にも役立つ内容となっています。

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。

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。

本書は、機械学習の有名なアルゴリズムをPythonを用いてゼロから実装することを目的としています。実用的なフレームワークを使用するのではなく、機械学習の仕組みを深く理解することで応用力や問題解決力を高めることを目指しています。内容は、Pythonの基本、機械学習に必要な数学、数値計算、そして具体的な機械学習アルゴリズムに関する解説を含んでおり、初心者や実務に携わるエンジニアに適しています。著者はシルバーエッグ・テクノロジーのチーフサイエンティストで、機械学習アルゴリズムの設計・実装に精通しています。

ヨシュア・ベンジオ スチュアート・J・ラッセル ジェフリー・ヒントン ニック・ボストロム ヤン・ルカン フェイフェイ・リー デミス・ハサビス アンドリュー・エン ラナ・エル・カリウビ レイ・カーツワイル ダニエラ・ルス ジェイムズ・マニカ ゲアリー・マーカス バーバラ・J・グロース ジュディア・パール ジェフリー・ディーン ダフニー・コラー デイヴィッド・フェルッチ ロドニー・ブルックス シンシア・ブリジール ジョシュア・テネンバウム オーレン・エツィオーニ ブライアン・ジョンソン

本書は、深層学習に関する改訂版のベストセラーで、トランスフォーマーやグラフニューラルネットワーク、生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、理論的な証明がなくても納得できる説明を重視し、実用性を考慮した内容を提供。全12章で、基本構造から各種学習方法、データが少ない場合の対策まで幅広く網羅しています。著者は東北大学の教授であり、実務家との共同研究の経験も反映されています。

本書『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』は、機械学習の理論とPythonによる実践を解説するベストセラーの第3版です。分類、回帰、深層学習、強化学習など幅広いトピックをカバーし、最新のPythonライブラリに対応しています。特に、敵対的生成ネットワークと強化学習の新章を追加し、従来の内容を刷新しました。機械学習の理解を深めるための実用的な一冊です。

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。

この書籍は、人工知能（AI）の全体像を理解し、5年後の活用イメージを掴むための内容です。3部構成で、第一部ではAIの基礎知識、第二部では機械学習のアルゴリズム、第三部ではビジネスにおけるAIの活用法を学びます。著者の梅田弘之は、システムインテグレータの代表であり、AIを活用した新しいプロダクトやサービスの開発に取り組んでいます。

著者松尾豊は、日本の人工知能研究の第一人者として、最新技術「ディープラーニング」の進展とその影響を探求し、知能や人間の本質について問い直します。本書では、人工知能の歴史やブームを振り返りながら、技術の進化が人類にもたらす可能性と危機について論じています。

「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、日本ディープラーニング協会が監修し、ディープラーニングをビジネスに活用するための実践的な知識と事例を紹介しています。特に「ディープラーニングビジネス活用アワード」の受賞プロジェクト6件を詳細にケーススタディとして取り上げています。事例には、キユーピーのAI食品原料検査装置や楽天の自動翻訳プロジェクトなどが含まれ、効果を4つのカテゴリ（商品開発、消費者対応、働き方改革、社会課題解決）に分けて説明しています。また、松尾豊理事長による「ディープラーニング技術年表」も収録されており、技術的なアドバイスが提供されています。

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。

この文章は、奥村学と高村大也による書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次には、必要な数学的知識、文書および単語の数学的表現、クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などが含まれています。著者は共に東京工業大学での学歴と職歴を持ち、情報工学や自然言語処理に関する専門知識を有しています。

本書は、機械学習の基本から先進的な手法までを網羅したロングセラーのPyTorch版で、理論や数式も解説しています。前半ではscikit-learnを用いた基本的な手法やデータ前処理、後半ではPyTorchを使ったディープラーニング手法（CNN、RNN、Transformerなど）を詳述。新たにTransformerアーキテクチャやグラフニューラルネットワークに関する章も追加され、実践的な知見が得られる内容となっています。著者は機械学習の専門家で、実装を通じて理解を深めることを目的としています。

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。

この入門書は、パターン認識について基礎からわかりやすく解説しており、特にRを用いた実行例が含まれているため、実際の応用にも役立ちます。内容は識別規則や学習法、ベイズの識別規則、k最近傍法、サポートベクトルマシンなど多岐にわたり、最後には識別器の性能強化についても触れています。著者は筑波大学の名誉教授、平井有三氏です。

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。

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。

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、人工知能（AI）と人間の共存について考察し、知性の認識や人間の生き方を探る内容です。三部構成で、第一部ではAIの歴史やディープラーニングの進展を解説。第二部ではAIが世界の見方に与える影響を論じ、第三部ではAIと人間社会の関係や自由主義の課題について考察します。著者はそれぞれ異なる専門分野から、AIの進展がもたらす新しい時代の教養について議論します。

本書は、ヤギ博士とフタバちゃんと共にディープラーニングの基本を学ぶ入門書です。ディープラーニングの概念やパーセプトロンの作成、ニューラルネットワークの構築、CNNを用いた画像認識などを、サンプルを通じて楽しく解説しています。対象はディープラーニング初心者で、Pythonの基礎を理解している人に向けて書かれています。著者はプログラミング教育に携わる森巧尚氏です。

AIのベースの一つである機械学習とは、コンピュータに大量のデータや経験を与えることによって、事象のパターン・ルールを発見し、予測などまでをも実現する技術である。機械学習の基礎から筆者らの最先端の研究までを初めての人にもわかりやすく解説する一冊。 はじめに 1　機械学習とは何か――人工知能（AI）の基礎知識 1.1　人間の学習能力をコンピュータで再現する「機械学習」 1.2　AI研究、これまでとこれから 1.3　人工知能の／による／のための研究 2　人工知能と社会 2.1　研究者とともに、学生とともに、エンジニアとともに 2.2　さまざまな分野におけるAI技術の応用 2.3　AIと社会の関係 3　機械学習の基礎 3.1　AIの学習モデルと学習法 3.2　3種類の機械学習 3.3　教師付き学習とは 3.4　教師なし学習とは 3.5　強化学習とは 3.6　機械学習の原理：「学習する」とは 3.7 なぜ教師付き学習で予測が当たるのか？ 3.8 直線で分離できない問題への対応 4　高度化する教師付き学習 4.1　誤りを含む教師情報への対応 4.2　弱い教師情報の活用 4.3　限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて 4.4　理研AIPに見る汎用基盤研究の現在地 5　今後の展望 5.1　モデルと学習法と、ある種の制約 5.2　機械学習の新技術：生成AI 5.3　AIと人間の未来

生成モデル編

この本は、Pythonを使用した機械学習における216の問題とその解決策を提供します。データの基本的な取り扱いから、特徴量抽出、次元削減、様々なモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、SVM、ニューラルネットワークなど）まで広範囲にカバーしています。改訂版では最新のフレームワークに対応し、PyTorchを用いたニューラルネットワークの情報が増加しています。実践的な問題解決に役立つ内容です。

この入門書は、ベイズ主義機械学習の基本原理を「モデルの構築→推論の導出」という手順で分かりやすく解説しています。内容は、機械学習とベイズ学習、基本的な確率分布、ベイズ推論による学習と予測、混合モデルと近似推論、応用モデルの構築と推論の5章から構成されています。著者は須山敦志と杉山将で、機械学習を身近に理解できるよう丁寧に記述されています。

本書は、AI社会における職業の不安を解消し、文系の人がAIを活用してキャリアアップするための実践トレーニング本です。専門用語を最小限に抑え、多様な業種別事例を通じてAIとの共働きスキルを身につける方法を紹介しています。内容は、AI社会での職の保持、文系向けのAIキャリア、AIの基本理解、企画力の向上、業種別事例の紹介などを含んでおり、特に文系のAI人材が社会に与える影響に焦点を当てています。著者はAIビジネスの推進に取り組む専門家です。

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、機械学習のビジネスへの実装と運用に関する「MLOps」の実践ガイドです。第1部ではMLOpsの全体像や、それを実現するための技術、プロセス、文化について解説し、基礎知識を提供します。第2部では、実際の企業からの事例を通じて、MLOpsの具体的な実践方法を紹介しています。著者は機械学習の専門家であり、実用化に向けた知見が詰まった一冊です。

本書は、機械学習やデータサイエンスの現場で役立つNumPyのデータ処理手法を解説した待望の第2版です。NumPyの基本から始まり、配列処理や数学関数を活用した実践的なデータ処理方法を紹介し、最終章では機械学習におけるデータ処理手法を解説します。Python 3.11およびNumPy 1.25に対応し、対象読者は機械学習エンジニアやデータサイエンティストです。著者はデータサイエンス関連のサービスを提供する企業の代表と東京大学の学生です。

本書は、量子機械学習の可能性と応用について解説しており、暗号解読や創薬、大規模気候予測などのデータ解析問題における効果を探ります。量子コンピュータの基本原理から最新の研究までを包括的に扱い、Pythonを用いた実践的な応用方法も学べます。著者の研究や文献を基に、量子コンピューティングと機械学習の融合についての知識を深めることができます。

本書は、因果推論と因果探索に関する包括的なガイドで、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けに書かれています。内容は、因果関係の基本概念やグラフ表現、因果推論プロセスの4ステップ（モデル定義、推定、因果効果の推定、検証）を解説し、DoWhyやEconMLなどのPythonライブラリを用いた実践的な手法を紹介しています。また、因果探索の高度な技法やディープラーニングの応用についても触れています。著者は独立系の機械学習研究者で、企業向けのトレーニングも行っています。

本書は、機械学習におけるグラフの重要性を基礎から解説し、グラフニューラルネットワークの理論と応用を深く掘り下げたテキストです。内容は、グラフの定義やニューラルネットワークの基礎、グラフニューラルネットワークの定式化、様々なタスクへの応用、高速化手法、スペクトルグラフ理論、過平滑化現象の対策、表現能力など多岐にわたります。著者は佐藤竜馬氏で、研究者としての専門知識を活かし、理論に基づいた実践的な内容を提供しています。

本書は、Scratchを使った小学校高学年向けの機械学習入門書です。画像認識や音声認識などのプログラムを作成しながら、機械学習の基本を楽しく学べます。難しいプログラミング言語や数学の知識は不要で、実際の応用を考える力を養うことができます。プログラミングに興味を持ち始めた子どもたちに適した内容です。目次には、さまざまなプログラム作成の章が含まれています。著者は、プログラミング教育に関わる専門家たちです。

本書は転移学習に関する包括的なガイドで、基本概念から応用技術までを詳細に解説しています。内容は、転移学習の導入、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習など多岐にわたり、深層学習の進展に伴う実用的な方法論を提供しています。著者は情報科学の専門家で、学術的な背景を持つ研究者です。

本書は、反実仮想機械学習（CFML）に関する初の教科書で、実際には起こらなかった状況を分析する技術を機械学習に統合し、意思決定の最適化を可能にする方法を体系的に解説しています。特にオフ方策評価に焦点を当て、観測データに基づく推定技術や実践的な応用例を提供します。理論と実装をバランスよく扱い、学術研究や実務に役立つ内容となっています。著者は東京工業大学卒業後、コーネル大学で研究を続けており、関連する国際会議での発表実績も豊富です。

本書は、2018年に発行された機械学習に関する書籍の全面改訂版で、不確実性の高い機械学習プロジェクトを「仕事で使う」という視点から整理しています。新たに「ML Ops」や「機械学習モデルの検証」などの章が追加され、読者が直面する問題解決に役立つ内容となっています。著者は機械学習分野の専門家で、実践的な知識を提供しています。

本書は、Human-in-the-Loop機械学習を活用して高品質な学習データを効率的に作成し、機械学習モデルの品質向上とコスト削減を図る方法を解説しています。特に、能動学習を用いたアノテーションプロセスの改善に重点を置き、実践的なテクニックやアノテーション管理手法を提供しています。データサイエンティストや機械学習エンジニアにとって、効果的なAIシステム開発に寄与する内容となっています。

この本は、ITエンジニア向けに機械学習の理論を基礎から学ぶためのものです。改訂新版として全面カラー化され、Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに更新されています。機械学習の重要な理論がカバーされており、入門書としての定番となっています。内容はデータサイエンスの役割や機械学習アルゴリズムの分類から、最小二乗法、最尤推定法、パーセプトロン、ロジスティック回帰、k平均法、EMアルゴリズム、ベイズ推定まで多岐にわたります。著者は、中井悦司氏で、データ活用技術の普及に努めています。

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、人工知能（AI）の最新の進展や活用方法、未解決の問題、潜在的な利益とリスク、科学的・哲学的な視点をわかりやすく解説したAI解説本です。著者は、AIの仕組みや実用性を深く掘り下げ、正確かつ明瞭な記述を提供しています。内容は、AIの歴史、機械学習、自然言語処理、倫理的問題など多岐にわたり、読者はAIの利点と脆弱性について理解を深めることができます。著者はコンピューター科学の専門家で、AIに関する豊富な知識を持っています。

「データサイエンティスト養成読本」の改訂版で、データサイエンティストに必要なスキルセットを最新の内容で解説しています。ソフトウェアや分析ツールの進化に対し、基本的なスキルは変わらないことを強調。内容はデータ分析のプロセスやビジネス成果を意識した分析方法、実践的なデータ分析入門、マーケティング分析の手法、基礎知識の習得など多岐にわたります。著者は里 洋平、和田 計也、早川 敦士など。

本書は、AIの限界と人間の教育の問題を探る内容で、特に「東ロボくん」がMARCHクラスには合格したものの東大には入れなかった事例を通じて、AIが得意とすることと苦手とすることを考察しています。全国の読解力調査によると、多くの中高校生が教科書の文章を理解できておらず、将来的にAIに仕事を奪われる危険性が指摘されています。著者は、教育の改善が必要であるとし、最終章で専門家としての提言を行っています。

この書籍は、人工知能（AI）の進化が経済、社会、政治に与える影響を探求しています。著者は、AIが人間の頭脳に追いつく2030年までに多くの職業が失われる可能性があり、最大で人口の9割が失業する恐れがあると警告します。これに対処するため、著者はベーシックインカム（BI）の導入を提唱し、社会保障を一元化して全ての人に生活保障を提供する必要性を論じています。AIの未来とそれに伴う社会の変化について、経済学者が考察を行っています。

本書は、日本ディープラーニング協会が実施する「ディープラーニングG検定」の法律・倫理分野に特化したテキストで、AI関連の法律や倫理を平易に解説しています。演習問題には過去の検定問題が含まれており、AI開発者やビジネスでAIを活用する人々に役立つ内容です。目次は導入、AIに関する法律と契約、AI倫理とガバナンスの3章から構成され、各法律や倫理の重要事項が詳述されています。

本書は、自然言語処理を初歩から学べる入門書で、プログラミング経験のある開発者を対象としています。自然言語処理の基本概念や技術、タスク（自動翻訳、質問応答など）を基礎から解説し、Pythonを用いて実装を学ぶことができます。また、機械学習や深層学習の基礎もカバーしており、日本語のデータセットを使用して実践的な学習が可能です。自然言語処理をしっかり学びたい方に最適な一冊です。

本書は、金融、流通、製造、インフラなど8業界36業種におけるAI導入事例を解説し、活用分野や親和性について鳥瞰図で示しています。豊富な実例を通じてビジネスアイデアの創出を促し、実装やトライアルのノウハウも提供。各業種ごとに具体的な解説があり、AIの実用性や将来可能性を探る手助けとなります。購入者特典として鳥瞰図のダウンロードも可能です。著者はAIとデータ分析の専門家で、実績豊富です。

この書籍は、人工知能についての真実と誤解を時系列で丁寧に解説しており、初心者や復習したい人に適しています。目次には、人工知能の歴史、自己学習の登場、インターネットとビッグデータの影響、ディープラーニング、現代の応用、企業の取り組み、未来の展望、シンギュラリティについての章が含まれています。著者の三津村直貴は、IT関連の経験を持つライターです。

難解といわれるRNNとDQNを理解できる!

本書は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト向けに、データ前処理に必要なライブラリ「pandas」を用いた基本的な操作や手法を解説した初心者向けの書籍です。データクレンジングの重要性を強調し、実践的なサンプルを通じてpandasの使い方を学ぶことができます。内容は、データの読み込み、集計、欠損値処理、グループ化など多岐にわたり、機械学習タスクをスムーズに行うための基礎を提供します。著者は機械学習の専門家で、実務経験を基に執筆しています。

Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワークとVAE、GAN

本書は、人工知能（AI）を学びたい初心者向けの入門書であり、特にエンジニアでない中高生や文系の大学生、ビジネスパーソンに向けて分かりやすくAIの基礎知識とビジネス活用法を解説しています。著者は人気講師で、初心者にも理解しやすい内容に配慮しています。書籍は3部構成で、基礎編ではAIの基本を、ビジネス編では業界別の活用事例と注意点、技術編ではAIの仕組みと最新技術を紹介しています。これにより、AIの本質や活用方法についての理解を深めることができます。

著者による日本で最も売れているJavaScriptの本が、7年ぶりに大幅改訂され、ECMAScript 2022に対応した内容で200ページ増となりました。基本文法から応用トピックまで幅広く解説し、特にオブジェクトの扱いやオブジェクト指向構文に重点を置いています。JavaやC言語などの他のプログラミング言語の経験がある方や、JavaScriptを学びたい方におすすめです。目次には、基本的な書き方、演算子、制御構文、組み込みオブジェクト、関数、オブジェクト指向、DOM操作などが含まれています。

爆発的かつ非体系的に発展したＡＩ。その基盤となる核心的アイデア、研究・開発の歴史、可能性と限界を平易に語る人工知能入門。文庫オリジナル。 爆発的かつ非体系的に発展したＡＩ。その基盤となる核心的アイデア、研究・開発の歴史、可能性と限界を平易に語る人工知能入門。文庫オリジナル。

本書は、TypeScriptの基礎から応用までを学べる一冊です。TypeScriptはJavaScriptに静的型付けを加えた言語で、独自の高い型システムを持ちます。内容は、基本的な文法や型、オブジェクト、関数、クラス、高度な型、モジュールシステム、非同期処理、コンパイラオプションなど多岐にわたり、各章に力試し問題が用意されています。TypeScriptの初学者やJavaScriptの知識がない人に特におすすめです。著者はLINE株式会社のフロントエンドエンジニアで、TypeScriptとReactに精通しています。

本書は、自然言語処理モデルBERTの入門書で、BERTの特徴や応用方法を解説しています。内容は、自然言語処理や機械学習の基礎から始まり、文章分類、固有表現抽出、文章校正、類似文章検索などのタスクを具体的に扱います。使用するライブラリはTransformersとPyTorch Lightningで、Python環境での実践を重視しています。読者はデータ処理からファインチューニング、性能評価までを体験し、BERTを使いこなせるようになることを目指します。

この本は、日本企業が新興国の課題解決に取り組む新たな舞台である「ディープテック」に焦点を当てています。著者たちは、過去の技術を活用し、社会的インパクトを持つ解決策を提供することができると主張しています。具体的には、ディープテックの定義や歴史、海外の事例、日本の潜在能力について解説し、ビジネス開発や技術部門の専門家だけでなく、大学生や起業家にも役立つフレームワークを紹介しています。

個人の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で業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の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で業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

本書は最適化手法についての入門書であり、経営学やオペレーションズリサーチだけでなく、統計的最適化や機械学習の話題も扱っています。計算機技術の進歩により、複雑な最適化問題が解決可能になった背景を踏まえ、各手法の原理や数学的背景を詳しく解説しています。内容は例題を多く用いて分かりやすく、関連する話題や注意点も随所に挿入されています。目次には数学的準備、関数の極値、最適化手法、最小二乗法、統計的最適化、線形・非線形計画法、動的計画法が含まれています。著者は岡山大学の金谷健一教授です。