についてお探し中...

【2024年】「情報科学」のおすすめ 本 146選!人気ランキング

この記事では、「情報科学」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
記事内に商品プロモーションを含む場合があります
目次
  1. 1冊ですべて身につくHTML & CSSとWebデザイン入門講座
  2. 教養としての認知科学
  3. 機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
  4. 高校の情報Iが1冊でしっかりわかる本
  5. 線形代数 増訂版 (サイエンスライブラリ理工系の数学 23)
  6. 言葉とコミュニケーション: 心理学を日常に活かす
  7. 改訂3版 これからはじめるプログラミング 基礎の基礎
  8. Quantum Computation and Quantum Information: 10th Anniversary Edition
  9. 1冊でマスター 大学の微分積分
  10. わかりやすいディジタル情報理論
他136件
No.2
94

人間はどのように世界を認識しているか? 「情報」という共通言語のもとに研究を進める認知科学が明らかにしてきた,知性の意外なまでの脆さ・儚さと,それを補って余りある環境との相互作用を,記憶・思考を中心に身近なテーマからわかりやすく紹介. 【円城塔氏(作家)推薦の辞】 「この本を読むと,人間は自分で思っているよりも,いい加減なものだとわかる.いい加減な人が読むべきなのはもちろんだが,自分はしっかりしていると思っている人こそ,読むべきである.」 【長谷川寿一氏(東京大学教授)】 「知性とは何か? この問いに挑む認知科学は諸科学が交わるホットスポットだ. 東大駒場の名物講義を是非あなたにも.」 第1章 認知的に人を見る  認知科学とは  知的システム  しくみ、はたらき、なりたち  学際科学としての認知科学  情報——分野をつなぐもの  生物学的シフト  認知科学を取り巻く常識?  第2章 認知科学のフレームワーク  表象と計算という考え方  さまざまな表象  知識の表象のしかた  認知プロセスにおける表象の役割 第3章 記憶のベーシックス  記憶の流れ  記憶と意図  一瞬だけの記憶——感覚記憶  人の記憶はRAMか——短期記憶とチャンク  ワーキングメモリ——保持と処理のための記憶  知識のありか——長期記憶  情報を加工する——短期記憶から長期記憶へ  思い出しやすさ——符号化特定性原理  思い出していないのに思い出す——潜在記憶とプライミング  まとめ 第4章 生み出す知性——表象とその生成  はかない知覚表象  言葉と表象  作り出される記憶  記憶の書き換え  仮想的な知識——アナロジー  まとめ——表象とは何なのか 第5章 思考のベーシックス  新たな情報を生み出す——推論  目標を達成する——問題解決  選ぶ——意思決定  人間の思考のクセ  まとめ 第6章 ゆらぎつつ進化する知性  四枚カード問題、アゲイン  データに基づき考える  思考の発達におけるゆらぎ  ひらめきはいつ訪れるのか  まとめ——多様なリソースのゆらぎと思考の変化 第7章 知性の姿のこれから  表象の生成性  身体化されたプロセスとしての表象  世界への表象の投射  思考のゆらぎと冗長性  世界というリソース  おわりに 引用文献 索引

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.4
94
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.5
94
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.6
94
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.8
94
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.9
94
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.10
94
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.11
83
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.14
83
みんなのレビュー
超人気のUdemy講師酒井さんの書籍。この書籍さえ一通り読んでおけばPythonは問題ないといっても過言ではないくらい網羅性があって分かりやすい。
No.15
83

アルゴリズムとデータ構造

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.18
83
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.19
83

微分積分

黒田 成俊
共立出版
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.20
83
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.22
79

微分 改訂版

上見 練太郎
共立出版
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.23
79
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.24
79
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.25
79
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.26
79
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.30
79
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.31
79

確率概論

河野 敬雄
京都大学学術出版会

「彼が京大に入る確率は80%」などというように,「確率」は日常の用語としても広く使われる.しかし,そもそも確率とは何か? 厳密な公理的確率論が確立しているがために,かえってこれまでの教科書では,確率とは何か,をきちんと語っていない.日常の「確率」概念を根底から問い直すところから,読者を数学の世界に誘う.

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.32
78
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.34
78

◆「認知科学のススメ」シリーズの刊行にあたって   人間や動物は、どのように外界の情報を処理し、適切に反応しているのでしょうか?認知科学は、このような関心から。動物も含めた人間の知能や、人工知能システムなどの知的システムの性質や処理メカニズムを理解しようとする学問です。人間や動物のさまざまな現象にかかわるため、認知科学は、心理学、進化学、情報科学(とくに人工知能)、ロボティクス、言語学、文化人類学、神経科学・脳科学、身体運動科学、哲学などの幅広い分野の研究者が集まって作られました。そのため認知科学は、これらの諸分野を横断する学際的な学問分野となっていて、数学、物理、歴史などの伝統的な分野と比べて、体系化することは容易ではありません。そのためもあってか、私たち自身について知るための基本的な学問であるにもかかわらず、これまで中学校や高校の教育の中で教えられることはありませんでした。しかし学問の存在を知らなければ、その道へ進もうと志す人もなかなか現れません。  第1巻では、認知科学の基本や多彩な取り組み全体をクイズやコラムを交えて紹介します。 はじめての認知科学 目次 まえがき 序章 ヒトはどんなふうにものを考えるか?  パズルで試す「ヒトの考え方」   直感と論理の差がある   確率的なものをどう捉えるか?   常識的ってなんだろう?    序章の読書案内 1 章 出発点 こころを問うひとびと  こころの研究を「科学」にする  条件反射から行動主義心理学へ  こころの中の「認知地図」  こころの中にあるもの  表象という「なにか」  情報科学がもたらしたもの   Box アラン・チューリング /ジョン・フォン・ノイマン     ノーバート・ウィーナー /クロード・シャノン   Column こころを持った機械への夢とチューリング・テスト  双子の学問の誕生  情報科学からこころを追うと……定理証明プログラム  モデルという理解の仕方  問題を解く「こころ」とコンピュータ・プログラム  境界を越えて   Column 日本に認知科学がやってきたとき   1章の読書案内 2 章 こころをわかるために章 ――記号,表象,計算,意味,理解  こころの働きを情報処理になぞらえる   大きな枠組で理解する   情動を伝える2つのルート  形式的に扱う=計算論的扱い  計算主義・記号主義とレイヤー  ことばのないネコ,知性と言語  ヒトのこころとことば   文を作る能力は生得的か?   ヒトに固有な言語活動  ことばを獲得するとき  ことばの意味がわかる,とは  記号接地問題  使いやすいヒューリスティックな思考   Column もう1 つの計算主義 ニューラルネットワーク   2章の読書案内 3 章 こころと身体と言語 表情も身体だ  身体を動かしたほうがクリエイティブ  身体とミラーニューロン   Box 「共感」と「心の理論」――他者に共鳴する能力   Column 神経科学のあゆみ  問題解決に役立つ心内シミュレーション  記号だけに頼れない?  身体とアフォーダンス  身体と触れ合う世界  ことばを持つ「意味」とヒトの能力   Column 身体を持ったロボットは知性を持つのか   3 章の読書案内  4 章 動物らしさvs. ヒトらしさ  あなどれない動物の認知システム   イルカの「音」の世界   オオカミからイヌへ   キツネの家畜化からわかるもの  動物とヒトはどう違うのか   数字の短期記憶実験   推移的推論はできるか   対称性についての奇妙な結果  ヒトの認知システムの基本を探る  推論の基本  ヒトの知性をがっちり支える道具=アブダクション  発達とは学び続けること   Column 脳をのぞく――画像撮影装置の発展   4 章の読書案内 間奏曲 認知科学対話   I  根っこから外れる節操の無さ  役に立つか  人とモノの間で   II  がんばれ東ロボくん!  会話プログラムと川柳  文脈と忘却   III  どんな状況にも対応できるヒトのこころ  ボトムからもトップからも考えるヒト  情動を超えて  生き残る仕事はなにか見極めるために 5 章 認知科学のここまで,そしてこれから  認知科学は何をやってきたのか  1995 年から2012 年の日本の認知科学  認知科学は社会とつながる   情報社会を認知科学すると  これからの問題は   Column 認知科学を学ぶには あとがき 文献一覧 索引                           装幀=荒川伸生                           イラスト=大橋慶子

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.35
78
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.36
78
みんなのレビュー
データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.40
78

文科と理科両方の学生のために,統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに,統計学の体系的な知識を与えるように,編集・執筆された.豊富な実際例を用いつつ,図表を多くとり入れ,視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した. 第1章 統計学の基礎(中井検裕,縄田和満,松原 望) 第2章 1次元のデータ(中井検裕) 第3章 2次元のデータ(中井研裕,松原 望) 第4章 確率(縄田和満,松原 望) 第5章 確率変数(松原 望) 第6章 確率分布(松原 望) 第7章 多次元の確率分布(松原 望) 第8章 大数の法則と中心極限定理(中井検裕) 第9章 標本分布(縄田和満) 第10章 正規分布からの標本(縄田和満) 第11章 推定(縄田和満) 第12章 仮説検定(縄田和満,松原 望) 第13章 回帰分析(縄田和満) 統計数値表 練習問題の解答

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.43
76
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.44
76

 洗剤選びから政治的立場の決定まで、人の選択には無自覚に方向性を決める「癖」がある。選択結果を誘導する認知的環境や選択肢の設計はいかなるものか。誘導技術は善用できないのか。人の情報処理の仕組みを解明し、さらなる考察へと誘う入門書。 選択と誘導の認知科学 目次 まえがき  1章 物理的環境と選択の関係を考える ――選択に働きかける 1  街中の看板と貼り紙によるメッセージ  ファストフード店での滞在時間を決めるもの  電車のシートへの座り方  公園のベンチは誰が使うのか  街中の花壇の役目  なぜ看板や貼り紙がうまくいかないのか   Box 心理的リアクタンス  なぜ物理的環境がうまくいくのか  看板・貼り紙vs.物理的環境  まとめ――認知的環境と選択   Box 対応バイアス 2章 デフォルトの効果――選択に働きかける 2  「選択」に働きかける  デフォルト① 「質問」でのの有無は何を生むか  「オプトイン」と「オプトアウト」  デフォルト② 受診手続きと受診率  デフォルト③ 自動車保険を選ぶ  デフォルト④ エネルギーを選ぶ  デフォルト⑤ 臓器を提供するかしないか  デフォルト⑥ お金を運用する  なぜデフォルトの選択肢は選択されやすいのか  不幸になりたい人などいない  「選択アーキテクチャ」という考え方  原因と対処  自動システムと熟慮システム  興味や関心を刺激する働きかけと比較する  ミシュランのグルメガイドブックの起源は?  フォルクスワーゲンの「ファン・セオリー」  興味や関心を刺激する働きかけとの違い  まとめ 3章 選択肢を分割する効果――選択に働きかける 3    オバマ政権は支持されていたか  分割の効果① 自動車が動かない原因を考える  分割の効果② デート相手を選ぶ  分割の効果③ ホテルを選ぶ  分割の効果④ ワインを選ぶ  分割の効果⑤ 防衛政策を判断する  選択肢の操作で世論は変わるか  まとめ 4章 よい働きかけとはどういうものか ――選択に働きかける 4  選択アーキテクチャにはさまざまな問題がある  「する」と「しない」は同じか  「する」が満足に与える効果 「する」と「しない」から行為者の意図を読み取る 「する」は心理的な関与を高める デフォルトは規範を変える 選択と自律 一般人の反応 まとめ 5章 「理由」は選択を正しくあらわしているか ――選択を説明する 1   選択とそのための理由   経路実験――どうやって「経路」を選ぶか  ストッキング実験――置く位置か品  「理由」はあてにならない  条件づけ――良いものと一緒にされると好きになる   単純接触効果――見るほどに好きになる  サブリミナル効果――見えない刺激の力  働きかけに抵抗する人もいる  洗剤実験――選択の根拠は効能か反復か  まとめ 6章 「差別していない」は本音か言い訳か ――選択を説明する 2  「オートコンプリートの真実」  「母親 無職」と「父親 無職」に続くのは?  性別役割分担意識  ドクター・スミス課題  性別役割分担意識とステレオタイプ  職業と性差別  客観性の幻想  差別と曖昧さ  まとめ 7章 無理に理由を考えるとどうなるか ――選択を説明する 3  絵画実験――「2つの絵画について答えてください」  好かれも嫌われもする作品  好悪の理由を分析するのは難しい  難しくても,無理に理由を分析すると何が起こるか  「不自然な理由」が作り出される  目隠しテストで芸能人を格付けチェック  テイスティング方法と評価の関係は?  「ペプシ・パラドクス」現象  「ペプシ・パラドクス」を考え直す  ペプシ・コーラとコカ・コーラの味の「違い」とは  「ペプシ・パラドクス実験」もう一度  「ペプシ・パラドクス実験」のまとめ  まとめ――「もっともらしい理由」を作って決める判断とは あとがき 文献一覧 索引                           装幀=荒川伸生                           イラスト=大橋慶子

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.47
76
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.48
76
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.49
76
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.52
76
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.53
76
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.54
76
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.55
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.60
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.61
75
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.62
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.63
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.64
75
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.65
75
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.66
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.67
75

インターネットと情報機器を上手に利用するために

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.69
75
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.70
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.71
75
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.72
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.73
75
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.74
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.75
75
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.78
73

独習C++ 新版

高橋 航平
翔泳社
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.79
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.81
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.83
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.86
74
みんなのレビュー
Pythonを学ぶ初学者が一番最初に手に取る本として最適。ただ書籍だと限界があるのでYoutube動画などで合わせて学ぶのがおすすめ。
-1" OR 2+159-159-1=0+0+0+1 --
No.87
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.88
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.89
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.91
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.94
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.95
74

Processingプログラミングで学ぶ情報表現入門

美馬 義亮
公立はこだて未来大学出版会
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.96
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.98
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.101
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.103
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.104
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.105
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.106
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.108
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.111
74

自らの学びを,効果的で効率的で魅力的にデザインし,「学」んで「問」える「おとな」へと導く19の方略。学び方を学ぶ本。 自らの学びを,効果的で効率的で魅力的にデザインし,「学」んで「問」える「おとな」へと導く19の方略を提供する。メタ認知,ID理論,自己調整学習など,学び方を学べる本。明確な学習目標,具体的でわかりやすい事例,理解を深めるための練習問題とフィードバックを各章に配置した「設計マニュアル」シリーズ第4弾。 ◆推薦のことば 本当の学びは人生100年時代の道具。 「学び方」を学ぶ本。社会人にも学生にも読んでほしい。 株式会社内田洋行代表取締役社長 大久保 昇 学ぶ力を高めよう。学びを楽しみ,深めよう。 あなたの世界を広げ,大きく成長させる道がここにある。 東京工業大学リベラルアーツ研究教育院教授 上田紀行 ◆主な目次 はじめに:学び方を学ぶとは? ●第1部 自分の学びと向き合う 第1章 自分を取り巻く学習環境を知る 第2章 学習スタイルを把握する 第3章 学び方を振り返る 第4章 学びの深さを考える 第5章 学問分野の特色を把握する ●第2部 学びの場をつくる 第6章 学び合う下地をつくる 第7章 意見を出し合い整理する 第8章 仲間と力を合わせる 第9章 時間を管理する 第10章 失敗に強くなる ●第3部 学び方を工夫する 第11章 学習意欲を高める 第12章 理解を促す 第13章 出入口を明確にする 第14章 課題に合った学び方をする 第15章 実践に役立つ学びにする ●第4部 これからの学びを考える 第16章 これからの学びを想像する 第17章 学習スタイルを拡張する 第18章 自己調整学習者になる 第19章 アクションプランをつくる ◆執筆者一覧(執筆順) 鈴木 克明 (編著者)  はじめに,2章,4章,5章,17章 美馬のゆり (編著者)  1章,3章,16章,18章 竹岡 篤永 (明石工業高等専門学校)  6章,9章 室田 真男 (東京工業大学リベラルアーツ研究教育院)  7章,10章   渡辺 雄貴 (東京工業大学教育革新センター)  8章,10章 市川 尚  (岩手県立大学ソフトウェア情報学部)  11章,13章,15章 冨永 敦子 (公立はこだて未来大学)  12章 高橋 暁子 (徳島大学総合教育センター)  14章 根本 淳子 (愛媛大学e-Learning教育支援センター)  19章 はじめに:学び方を学ぶとは? 第1部 自分の学びと向き合う  第1章 自分を取り巻く学習環境を知る   <学習目標>    <最初に考えてみよう!>    ●「大学での学び」とは何だろうか?   ●学びの環境を整えよう   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第2章 学習スタイルを把握する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●ライフスタイルを4つに分けてみよう   ●学習スタイルを調べてみよう:VAKTモデル   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第3章 学び方を振り返る   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●これまでの学び方を振り返る   ●メタ認知とは何か   ●読むこと,見ること,聞くことを振り返る   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第4章 学びの深さを考える   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●知識とは覚えるものか,それとも疑うものか?   ●「文学入門」受講者4人の経験談   ●ペリーの認知的発達段階説   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第5章 学問分野の特色を把握する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●科目ごとの好き嫌いを乗り越えられるか?     ●自然科学と社会科学との違い   ●ある領域の学びから多くを得るための問い   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック 第2部 学びの場をつくる  第6章 学び合う下地をつくる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>         ●共に学ぶ仲間の背景を考える   ●仲間の話に耳を傾ける   ●仲間の気持ちを考えながら自己主張する   ●学習経験の質を高める   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック<  第7章 意見を出し合い整理する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●協同学習の様々な技法     ●発散技法:ブレインストーミング   ●収束技法:KJ法   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第8章 仲間と力を合わせる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●仲間と力を合わせる学習とは   ●協同学習が大切な理由   ●協同学習をうまく進めるには      ●グループ活動のグランドルールをつくろう   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第9章 時間を管理する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●目標達成のための時間を配分する   ●タイムマネジメントをうまく行うためのヒント   ●学校学習の時間モデル   ●「時間モデル」活用のヒント   ●できばえを上げる方法を学ぶ    <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第10章 失敗に強くなる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●失敗に強くなるとは    ●失敗に対処する4段階   ●援助要請は悪いことではない   ●失敗しない力   ●メンタルヘルス   ●コーピングスキル   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック 第3部 学び方を工夫する  第11章 学習意欲を高める    <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●学習意欲をARCSの4つの側面で捉える   ●ARCSモデルを学びに活用する     <もう一度考えてみよう!>   ●学習意欲についての工夫例   ●事例   ■練習/■フィードバック  第12章 理解を促す   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●9教授事象とは?   ●9教授事象は記憶のモデルと関係している   ●9教授事象を適用した授業例   ●9教授事象の使い方の留意点   <もう一度考えてみよう!>   ●学びの工夫例     ●事例   ■練習/■フィードバック  第13章 出入口を明確にする   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●学びの出入口   ●出口:学習目標を明確にしよう   ●入口:学習者の状況を把握しておこう   ●出入口を確認する3つのテスト   ●学びの構造をイメージする   <もう一度考えてみよう!>   ●学びの工夫例     ●事例   ■練習/■フィードバック  第14章 課題に合った学び方をする   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●学び方を考える流れ   ●学習目標を5つの観点で分類する   ●分類のしかた   ●学びの作戦をイメージする   <もう一度考えてみよう!>   ●学びの工夫例     ●事例   ■練習/■フィードバック  第15章 実践に役立つ学びにする   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●現実味のある学びにする   ●ID第一原理   ●社会の中で学ぶ   <もう一度考えてみよう!>   ●学びの工夫例     ●事例   ■練習/■フィードバック 第4部 これからの学びを考える  第16章 これからの学びを想像する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●こんな時代がやってくる   ●これから学ぶ必要があること   ●それらをどうやって学べばよいのか   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第17章 学習スタイルを拡張する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●コルブの経験学習モデル   ●コルブの経験学習モデルと学習スタイル   ●学習スタイルを広げることが学び方を学ぶこと   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第18章 自己調整学習者になる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●学習を意識して自分で調整する   ●自己調整学習の3つの要素   ●自己調整学習の3つの段階   ●一人から複数への調整学習   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第19章 アクションプランをつくる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●変化と成長を目指して   ●学びにも始まりと終わりはある   ●キャリアをデザインする   ●不確実性を受け入れて,柔軟な対応をする   ●アクションプランを立てよう    <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  文 献 索 引

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.112
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.113
73

よくわかるPython入門

富士通ラーニングメディア
富士通ラーニングメディア
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.114
74
みんなのレビュー
「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.115
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.116
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.118
74
みんなのレビュー
ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.120
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.121
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.124
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.125
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.127
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.128
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.129
74

Webの創成 ― World Wide Webはいかにして生まれどこに向かうのか

ティム・バーナーズ-リー
毎日コミュニケーションズ
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.130
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.134
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.135
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.136
74
みんなのレビュー
線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.137
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.138
74
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.141
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.142
74

積分 改訂版

上見 練太郎
共立出版
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.143
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.144
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.145
73

フロンティアの流儀 技術の誕生と成長 インターネットの仕組み 変貌するインターネット インターネットを誰がどのように運用するのか インターネットプロトコル インターネットの再発明

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.146
73
みんなのレビュー
まだレビューはありません
search