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技術を理解し、実践的なテクニックや最近のトレンドも紹介します。また、ディープラーニングの優位性や深層化の理由についても考察しています。著者はコンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

『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。

本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。

『独習Python』は、プログラミング初学者向けのPython入門書で、著者は山田祥寛氏です。本書は、手を動かして学ぶスタイルを重視し、Pythonの基本から応用までを体系的に学べる内容となっています。解説、例題、理解度チェックの3ステップで、基礎知識がない人でも理解しやすい構成です。プログラミング初心者や再入門者におすすめの一冊です。目次には、Pythonの基本、演算子、制御構文、標準ライブラリ、ユーザー定義関数、オブジェクト指向構文などが含まれています。

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」観点から整理しています。新たに「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」についての章が追加され、読者が実際の問題を解決するための知識を提供します。著者は、機械学習の実務経験を持つ専門家たちです。

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

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

本書は、データサイエンスやウェブ開発、セキュリティで人気のPythonの入門書で、初級者向けに基礎から応用までを丁寧に解説しています。6年ぶりの改訂版で、Python 3.9に対応し、新機能も追加されています。内容は、基礎、実践的なプログラミング、リファレンスとしても役立つ構成になっています。

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生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、実用性を重視し、理論的な証明がなくても納得できる説明を提供することにこだわっています。全12章で構成され、深層学習の基本から応用までを網羅しており、特に実務に役立つ情報が反映されています。著者は東北大学の教授で、研究経験を基にした内容です。

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

フレームワーク編

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

ディープラーニングの仕組み、言語や概念、映像を機械が理解する、ベイジアンネットと大脳皮質、なぜ人の常識は機械にとって難しい?汎用人工知能の実現への課題、どうすればうまく応用できるのか?応用が進む今の時代、改めて人工知能技術の全体像を見てみる。 第1章 人工知能はこうして生まれた 第2章 人工知能を体感してみよう 第3章 人工知能を支える基礎技術 第4章 人工知能はどう応用されているのか? 第5章 ディープラーニングは何がすごいのか? 第6章 人工知能の未解決問題と突破策 第7章 人工知能が溶け込んだ社会の将来像

Python（パイソン）は初心者が比較的修得しやすく、AI（人工知能）やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。

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。

「なぜディープラーニングが形を区別できるのか」が見えてくる!Excelと対話しながらしくみを解き明かす画期的な超入門書!初めてのAI学習に最適!難しい数学計算はExcelに任せてディープラーニングのしくみを動かしながら理解できる! 1章 初めてのディープラーニング(畳み込みニューラルネットワークのしくみは簡単 AIとディープラーニング) 2章 Excelの確認とその応用(利用するExcel関数はたったの7個 Excelの参照形式 ほか) 3章 ニューロンモデル(神経細胞の働き 神経細胞の働きを数式表現 ほか) 4章 ニューラルネットワークのしくみ(読み物としてのニューラルネットワークのしくみ ニューラルネットワークが手書き文字を識別 ほか) 5章 畳み込みニューラルネットワークのしくみ(読み物としての畳み込み-ニューラルネットワークのしくみ 畳み込みニューラルネットワークが手書き数字を識別 ほか) 付録

ディープラーニングの動作する数学の仕組みを解説。どの分野が必要かを知り、基本を理解し、どのように効いているかを学びます。 本書は、ディープラーニングを支え、ベースとなっている数学に焦点をあて、どのような仕組みで、どのように効いて、なぜ機能するのかの解説をしていきます。「ブラックボックス」と思われがちなディープラーニングの中身を理解していきます。 高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。 「ディープラーニングという言葉は聞くが、どんなものなのか分からないので理解したい」「ブラックボックスと言われるディープラーニングの仕組みを知りたい」「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった読者の興味に応える一冊です。 数学を学びながら、それがディープラーニングにどのように効いているのか分かることが重要です。その点を実感として理解することができれば、ディープラーニングの仕組みの本質が理解できたことにつながっていきます。そのためのディープラーニングの主要な概念の解説もしていきます。

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