OpenCVの開発者によるベストセラー書の改訂版で、最新のC++インタフェースに対応しています。OpenCVはロボット視覚システムや顔認証、セキュリティ監視、自動運転車など多様な分野で使用されており、本書では基礎から画像処理技術や機械学習まで詳細に解説しています。関数リファレンスとしても利用可能です。著者にはOpenCVの基礎を築いたエンジニアや研究者が含まれています。

本書は、OpenCVを用いたコンピュータビジョンの基礎から応用までを解説するもので、特にディープラーニングAPIの強化に焦点を当てています。画像認識タスクにおいては、従来の手法も重要であるため、様々な画像処理手法を整理しています。内容はOpenCVのインストール方法、主要モジュールの使い方、ディープラーニングの基礎と応用にわたり、Pythonを用いたサンプルコードも含まれています。著者はコンピュータビジョンやロボティクスに精通した専門家です。

この書籍は、デジタルカメラの顔認識技術など身近な画像認識技術の基礎から深層学習を用いた応用手法までを詳しく解説しています。著者の原田達也教授が、画像認識の現状や未来の展望を網羅しており、機械学習の理論やアルゴリズムを学ぶための優れたリソースです。内容は、局所特徴、統計的特徴抽出、畳み込みニューラルネットワーク、物体検出など多岐にわたります。データサイエンスや機械学習に興味のある学生や研究者に最適な一冊です。

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。

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。

本書は、デジタル画像処理の基礎から最新技術までを体系的に学べる入門書です。自動運転やAIの進展に対応した内容に改訂され、初版のわかりやすい解説が維持されています。目次には、画像の基礎、カラー画像、フィルタ処理、圧縮技術、AIと画像認識などが含まれ、幅広い応用分野をカバーしています。著者は岐阜大学の山田宏尚教授で、画像処理やメカトロニクスの専門家です。

画像処理は，それ自体の学問的体系がないため，その教育，研究，開発，利用でしばしば混乱があった．本書はこれらの混乱をさけるため初めてアルゴリズムを体系化した書である．体系化にあたっては手法，機能，利用を中心に編集した．基礎編ではアルゴリズム共通の関連知識として初心者にも十分理解できるように詳述し，また，機能編では現在ほぼ確立されていると思われるディジタル画像処理アルゴリズムを網羅した． [基礎編] 第1部 画像処理 1 画像処理の歴史 2 ディジタル画像と処理 3 画像のモデル 4 画像の幾何学 5 パターン認識とニュートラルネットワーク 6 画像処理とコンピュータビジョン 7 画像処理と弛緩法 第2部　関連知識 1 視覚 2 光と色 3 波動光学 4 放射伝達理論 5 画像と統計・確立 6 画像の線形変換 7 計算幾何学とモルフォロジー 8 ファジイ理論と画像処理 [機能編] 第1部　射影 1 画像再生 2 画像復元 3 補正 4 濃淡・色情報の変換 5 空間的情報の変換 6 幾何学的情報の変換 7 画像のデータ圧縮 8 2値画像処理 第2部　認識 1 分類 2 領域分割 3 マッチング 第3部　トピックス 1 画像の特殊効果 2 レンダリング 3 画像系列の処理 4 文書画像解析 5 3次元画像処理

本書は、AI・データ分析プロジェクトの成功には技術知識だけでなく「ビジネス力」が重要であることを強調しています。データサイエンティストのキャリアや業界の概要から始まり、プロジェクトの立ち上げ、実行、評価、収益化までのノウハウを網羅。具体的には、課題設定、案件獲得、データ分析手法の検討、レポーティングなどのプロセスを解説し、実務に役立つ情報を提供しています。著者は業界の専門家で、実践的な知識を基にした内容となっています。

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、PythonとTensorFlowを用いてディープラーニングの基礎から応用までを楽しく学べる入門書です。内容は、ディープラーニングの理論、転移学習、時系列データ、自然言語処理、物体検出など多岐にわたり、学習環境のセットアップや数学的要素、ニューラルネットワークの構造についても解説しています。

本書は、無償で利用できる画像生成AI「Stable Diffusion」の使い方を初心者向けに解説しています。画像生成の基本から、拡張機能やオリジナルキャラクターの作成方法、著作権に関する知識まで幅広くカバーしています。著者はAIイラスト制作に取り組む大崎顕一氏で、法律面では弁護士の水口瑛介氏が解説を担当しています。

『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。

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、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、ラズベリー・パイと専用カメラ、オープンソースの画像処理ライブラリOpenCVを用いて、色合いや形状、動きなどを検出し、通行者の人数やスクワットの回数をカウントする方法を解説しています。内容は月刊『Interface』2019年7月号の特集を再編集したもので、基本的な画像処理からカメラを使った画像センシング技術、便利なテクニックまで幅広く網羅しています。

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。

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、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。

線型代数の最も標準的なテキスト．平面および空間のベクトル，行列，行列式，線型空間，固有値と固有ベクトル等７章の他，附録をつけ線型代数の技術が習熟できる．各章末に演習問題があり，巻末に略解を付す． はじめに まえがき 第1章　平面および空間のベクトル 第2章　行列 第3章　行列式 第4章　線型空間 第5章　固有値と固有ベクトル 第6章　単因子およびジョルダンの標準形 第7章　ベクトルおよび行列の解析的取扱い 附録I　多項式 附録II　ユークリッド幾何学の公理 附録III　群および体の公理 あとがき 問題略解

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、オープンソースの高性能画像生成AI「Stable Diffusion」の使い方を詳しく解説しています。Stable Diffusionは、20億枚の画像と言葉のペアを学習し、テキストやラフ画像からの画像生成を可能にします。日本語版サービスやPhotoshopプラグイン、Windows・Mac対応版など、注目の機能が次々と登場しています。目次には、Stable Diffusionの基本、WebUIのセットアップ、画像生成の操作、出力方法、AI生成画像の権利についての解説が含まれています。著者は編集者やプログラマ、弁護士など多様なバックグラウンドを持つ専門家です。

本書は、データサイエンスやウェブ開発などで人気のPythonの入門書で、6年ぶりに改訂された『入門 Python 3』の最新版です。プログラミング初級者向けに、Pythonの基礎から応用までをわかりやすく解説しており、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、付録に分かれており、リファレンスとしても役立ちます。

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

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。

現代社会においては，さまざまなデータを正しく扱うことが全てに優先する．本書は，われわれの生活や社会と直接・間接にかかわりをもつ分野で用いられている統計的方法の基礎から応用までを，具体例に即して分かりやすく解説する． 第1章　統計学とデータ（高橋伸夫） 第2章　データの分析（竹村彰通） 第3章　標本調査法（竹村彰通） 第4章　統計調査と経済統計（廣松 毅） 第5章　地域統計（中井検裕） 第6章　経済分析における回帰分析（縄田和満・松原 望） 第7章　経済時系列データの分析（国友直人） 第8章　社会調査（盛山和夫） 第9章　社会移動データの分析手法（盛山和夫） 第10章　要因探究の方法（盛山和夫） 第11章　心理測定データの解析（渡部 洋） 第12章　テスト理論（渡部 洋） 第13章　心理・教育データのための統計的方法（渡部 洋）

本書は、競技プログラミングに豊富な経験を持つ著者が、アルゴリズムを学びたい読者に向けて執筆した入門書兼実践書です。アルゴリズムの設計技法を重視し、具体的な例題やC++のコードを通じて効率的な結果を得る方法を解説しています。内容は、アルゴリズムの概観から始まり、設計技法、データ構造、ソート、グラフアルゴリズム、そして難問へのアプローチまで幅広くカバーされており、初心者から上級者まで役立つ内容となっています。

本書は、人気のAIフレームワーク「PyTorch」を用いてディープラーニングプログラミングを学ぶための指南書です。初心者から経験者まで、ディープラーニングのアルゴリズムを原理から理解できる内容で、PythonやNumPy、Matplotlibの基本もカバーしています。目次には機械学習や画像認識に関する実践的な章が含まれており、段階的に学べるように構成されています。著者はAI人材育成に携わる専門家です。

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。

自然科学・工学・医学等への応用をめざしつつ，さまざまな統計学的考え方を紹介し，その基礎をわかりやすく解説する．シリーズIと同様に，豊富に実際例を用いつつ，図表を多くとり入れて，視覚的にもわかりやすく統計学を親しみながら学べるよう編集した． 第1章　確率の基礎（矢島美寛） 第2章　線形モデルと最小二乗法（廣津千尋） 第3章　実験データの分析（藤野和建） 第4章　最尤法（廣津千尋） 第5章　適合度検定（廣津千尋） 第6章　検定と標本の大きさ（竹村彰通） 第7章　分布の仮定（竹内 啓，藤野和建） 第8章　質的データの統計的分析（縄田和満） 第9章　ベイズ決定（松原 望） 第10章　確率過程の基礎（矢島美寛） 第11章　乱数の性質（伏見正則）

本書は、Pytorchを用いて実用的なAI開発手法を紹介しています。さまざまなAI機能（画像認識、異常検出、物体検出、顔認証など）を解説し、公開されているモデルを活用したり、転移学習やファインチューニングを通じて効率的な開発を行うことを目指しています。著者は機械学習エンジニアの坂本俊之氏で、AIを用いた業務改善やシステム設計に携わっています。

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。自然言語処理とは、テキストデータをコンピュータで処理する技術であり、代表的なタスクには自動翻訳や質問応答があります。基礎から単語分散表現やテキスト分類、深層学習技術までを解説し、Pythonを用いた実装を通じて理解を深めます。特に日本語データを使用した例が多く、日本語に特化した自然言語処理を学ぶのに適した一冊です。著者は自然言語処理や機械学習の研究開発に従事しています。

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『高校数学でわかるシリーズ』の第5弾で、フーリエ変換の原理を高校レベルの基礎知識で理解できるように解説しています。理系学生にとって必須の内容で、フーリエ級数やラプラス変換なども含まれています。著者は竹内淳で、理学博士としての専門知識を活かし、わかりやすく数学をマスターすることを目指しています。

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、ディープラーニング技術を用いた自然言語処理に関する重要な手法（word2vec、LSTM、seq2seq、BERT）を、機械学習フレームワークPyTorchを利用して実装する方法を解説しています。具体的なプログラム例として、単語の品詞分類、日英機械翻訳、質問応答システムの構築が含まれており、自然言語処理システムの実装に興味がある方に最適な内容となっています。著者は茨城大学の教授で、自然言語処理や機械学習の専門家です。

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、画像生成AIを活用してWebコンテンツを作成するためのガイドです。プロンプトの基本やテクニックを学び、ブログやSNS、広告での具体的な活用方法を紹介しています。内容は、AIとWebライティングの関係、画像生成の基本、プロンプト技術、実践的なスキル向上、商用利用の規約についての章で構成されています。著者はSEOやWebマーケティングの専門家です。

この文章は、自然言語処理に関する書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次には、自然言語処理の概要、テキスト処理、系列解析、意味解析、構文解析、情報抽出、検索、対話システム、機械翻訳などのテーマが含まれています。著者は黒橋禎夫で、京都大学で自然言語処理を専門とする教授です。

この書籍は、PyTorchを用いたディープラーニングの入門書で、実際に手を動かしながら学ぶことを重視しています。基本的な知識から始まり、画像分類や株価予測、レビュー感情分析などの実用的なアプリを作成することで、学習モチベーションを高める構成になっています。著者は斎藤勇哉で、医学分野での研究を行っています。

この書籍は、数理モデルを用いて現象を理解するための基本的な統計モデルの考え方を、章ごとに異なる例題を通じて解説しています。前半では一般化線形モデル（GLM）の基礎を紹介し、後半では階層ベイズモデル化の手法をRとWinBUGSを用いて具体的に説明します。著者は久保拓弥氏で、生態学のデータ解析に関する統計学的方法を研究しています。

急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 Streamlitで手軽にAI技術を活用！あなたはＡＩを使えているのか？生成AI“ChatGPT”や画像生成AI“DALL・E”などの最近話題のＡＩを扱うスキルを体験学習!!データサイエンティスト・マーケッター 必須のスキル!!---本書は、急速に使えるようになってきたAI技術を使用するテクニックを学ぶ書籍です。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。昨今は便利なオープンソースや機能が誰でも使えるように公開されています。それらを活用してAIプログラミングを学び、AIプログラミングのスキルを獲得しましょう。 ■ 0　序　章 0-1　AIを活用するとは何か 0-2　プログラミング環境を整えよう 0-3　ウォーミングアップ：streamlitを使って計算アプリをつくってみよう！ streamlitを起動してみよう 簡単な掛け算アプリを作成してみよう 掛け算/足し算を選択できるようにアプリを拡張しよう コラム①：教育者という立場から見た本書の魅力 ■ 1　人やモノを検知するAIでアプリを作ってみよう 1-1　物体検知アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 物体検知を実装しよう 人数を計測して出力しよう 動画から人数計測結果をグラフとして出力しよう 1-2　物体検知AIを紐解こう 画像データを扱ってみよう 動画データを扱ってみよう 画像の物体検知を行って物体検知AIの中身を知ろう 物体検知のパラメータを変えて出力させてみよう 写っている人の数を数えてみよう ■ 2　骨格や顔の部位を推定するAIでアプリを作ってみよう 2-1　骨格推定アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 骨格推定機能を実装しよう 骨格推定を活用してどちらの手を挙げているか検知してみよう 顔の部位を推定するアプリを作ってみよう 顔の部位を推定して目線を判定するアプリを作ってみよう 2-2　骨格顔推定AIを紐解こう 骨格推定AIの中身を知ろう 複数のデータを骨格推定してAIの予測結果を理解しよう 顔の部位推定AIの中身を知ろう ■ 3　写真の画風を変えるAIでアプリを作ってみよう 3-1　写真の画風を変えるアプリを作成しよう 2つの画像読み込み機能を作成しよう 画風変換機能を実装しよう アニメ風画像に変換するアプリを作ってみよう アニメ風画像に変換するアプリを改良してみよう 3-2　画風変換AIを紐解こう 画風変換AIへの入力データを知ろう 画風変換AIを実行しよう アニメ風変換AIを見てみよう コラム②：対談「教育現場でどう役に立つのか？」 ■ 4　テキストを単語に分割するAIでアプリを作ってみよう 4-1　どんな単語が含まれているか可視化するアプリを作成しよう 文字を入力できるようにしよう 単語を分割してみよう 単語に関する情報を抽出してアプリを拡張しよう CSVに書かれている文章の中身を可視化するアプリに拡張しよう 4-2　形態素解析を紐解こう 形態素解析をやってみよう 係り受け/固有表現抽出をやってみよう 形態素解析をつかいこなそう ■ 5　類似文章を検索するAIでアプリを作ってみよう 5-1　類似文章を検索するアプリを作成しよう 2つの文章の類似度を測定するアプリを作成しよう 類似文章を検索するアプリに拡張しよう 5-2　言語系AIによる文章の特徴量化と類似度計算を紐解こう 単語集計で文章を特徴量化してみよう 単語分散表現による特徴量化を体験しよう コラム③：対談「子どもたちに向けて」 ■ 6　OpenAIのGPTを活用したアプリを作ってみよう 6-1　GPTを活用したアプリを作成してみよう GPTの基本知識を押さえよう OpenAIのAPIを使用する準備を整えよう プログラムを生成してくれるアプリを作成しよう 6-2　GPTの利用方法について深堀りしてみよう GPT3.5モデルの特徴を確認しよう パラメータによる違いを確認しよう 様々な利用用途を試してみる API単体で利用する場合の留意点を押さえよう ■ 7　OpenAIの画像生成AIを活用したアプリを作ってみよう 7-1　画像を生成するアプリを作成しよう OpenAIの画像生成に関する基本知識を押さえよう 画像を生成してくれるアプリを作成しよう GPTと組み合わせたアプリに拡張しよう 7-2　画像生成（DALL・E）の利用方法について深堀りしてみよう 画像生成の基本的な使い方を押さえよう 画像生成のやり方を変えてみよう 言語の入れ方や種類を工夫してみよう コラム④：対談「プログラミングを他業種の人が習得する」

本書は、画像生成AIについての初心者向け解説書であり、テキスト入力から画像を生成する技術を紹介しています。著作権問題やビジネスでの活用事例も取り上げ、重要な情報をわかりやすく解説しています。目次は、画像生成AIの基本、サービスの仕組み、著作権、活用事例、代表的サービスの使い方、今後の展望から構成されています。著者は、テクノロジーやビジネストレンドに精通した専門家です。

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。

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、ビジネス書グランプリや大賞を受賞した著者による現代の変化を分析し、AIとデータの発展がもたらす影響について論じています。読者は、社会の変化、企業の戦略、教育のあり方など多岐にわたる問いに対する答えを見つけることができます。著者は、建設的な未来の創造を目指し、ファクトベースでの現状分析を行い、ビジネス、教育、政策などの領域における具体的なアプローチを提案しています。

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。

本書は、画像生成AIと著作権に関する法的・倫理的な議論を、イラストレーター、弁護士、エンジニアの3人が対談形式で展開します。急速に普及する画像生成AIに伴い、学習データや出力イラストに関する権利問題が浮上しており、法律、倫理、ビジネスの視点からの多角的な考察が求められています。各章では、著作権の基本、生成モデルの理解、学習データの問題、トラブルへの対処法、クリエイターとAIの共存の可能性について論じられています。幅広い読者を対象に、生成AIに関心のある人々に向けた内容です。

The fourth edition of Gene H. Golub and Charles F. Van Loan's classic is an essential reference for computational scientists and engineers in addition to researchers in the numerical linear algebra community. Anyone whose work requires the solution to a matrix problem and an appreciation of its mathematical properties will find this book to be an indispensible tool. This revision is a cover-to-cover expansion and renovation of the third edition. It now includes an introduction to tensor computations and brand new sections on: fast transforms; parallel LU; discrete Poisson solvers; pseudospectra; structured linear equation problems; structured eigenvalue problems; large-scale SVD methods; and, polynomial eigenvalue problems. Matrix Computations is packed with challenging problems, insightful derivations, and pointers to the literature-everything needed to become a matrix-savvy developer of numerical methods and software.

本書は、自然言語処理の応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）に焦点を当て、深層学習の活用方法を実践的に解説しています。各章では、自然言語処理のアプローチ、ニューラルネットの基礎、深層学習の発展、応用技術、汎化性能向上の手法、実装方法などが詳述されています。著者は、実務経験を持つ研究者であり、実装上の工夫に関する内容も充実しています。データサイエンス分野に興味のある学生や研究者に向けた参考書です。

話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」はじめての入門書！ 図解入り解説！ 話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」 はじめての入門書！ わかりやすい図解入り解説！ 話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」 はじめての入門書！ わかりやすい図解入り解説！

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、近年注目されている統計モデリングについて解説しており、特にフリーソフトのStanを用いた実践的なアプローチを提供しています。Stanは高い記述力を持ち、階層モデルや状態空間モデルを簡単に記述できるため、データ解析に非常に有効です。著者は、ベイズ統計の理解を深めるための実践的な内容を重視し、StanとRを通じて統計モデリングの考え方を学ぶことができるとしています。目次には導入編、入門編、発展編があり、幅広いテーマを扱っています。著者は統計モデリングやデータサイエンスの専門家です。

コンピュータビジョンの代表的な計算手順（アルゴリズム）について，詳細に解説． OpenCVやWeb上のプログラムなど，コンピュータビジョンを行ううえでのツールは充実していますが，これらを改良したり，自分の問題のために書き換えるのは，一筋縄ではいきません． 本書では，コンピュータビジョン，とくに画像からの3次元解析の代表的な手法について，それらの計算手順（アルゴリズム）を詳細に解説することで，こうした問題を解決するヒントを提供します． 〈本書の特徴〉 ・「計算手順」→「解説」という順序で解説 →理論の詳細を追わなくても学べる． ・アルゴリズムの適用例を示し，それぞれの精度と処理速度を評価 →高精度・高速な処理を行うために，アルゴリズムの何をどのように工夫すればよいかがわかる． ・この分野の第一人者である著者らが，各手法について，歴史的概観を交えて参考文献を紹介 →今後の学習の指針，分野の概観が得られる． なお，実装を容易にするために，代表的な手順のサンプルコードと，行列・ベクトル演算ライブラリEigenの解説を森北出版のWeb サイトで公開しています． 第1章　序　論 第I部　コンピュータビジョンの基礎技術 第2章　楕円当てはめ 第3章　基礎行列の計算 第4章　三角測量 第5章　2画像からの3次元復元 第6章　射影変換の計算 第7章　平面三角測量 第8章　平面の3次元復元 第9章　楕円の解析と円の3次元計算 第II部　多画像からの3次元復元 第10章　多視点三角測量 第11章　バンドル調整 第12章　アフィンカメラの自己校正 第13章　透視投影カメラの自己校正

注目のコンピュータービジョンライブラリ。高度な映像処理、解析がPythonでさらに簡単に! 第1章 OpenCVについて(OpenCVとは OpenCVの機能と構成 ほか) 第2章 画像・映像入出力(画像ファイルの表示 画像ファイルの処理と保存 ほか) 第3章 映像処理(カラーチャンネルの分離と合成 移動物体の抽出(浮動小数点数型画像) ほか) 第4章 基本操作(テキストとグラフィックスの描画 ピクセルの直接操作(映像処理) ほか) 第5章 映像解析(テンプレートマッチング オプティカルフロー検出 ほか) 付録

本書は、画像生成AI「Stable Diffusion」を用いてゲームグラフィックスを自動生成する方法を紹介します。プログラミングはできても絵が描けない人向けに、ファンタジー系ゲームのプロンプトや低スペックGPUでの生成方法を具体的に説明。内容は、キャラクター、背景、UIパーツ、アイコン、アイテムなどの生成技術や、ChatGPTとの連携による文章生成も含まれています。著者はゲーム開発の経験を持つ柳井政和氏です。

本書は、画像生成AI「Midjourney」をビジネス資料やWebサイト、SNSでの情報発信に活用したい人向けに、操作方法や画像生成のスキルを効率的に学べるレッスンを提供しています。基礎編ではMidjourneyの基本知識を解説し、実践編ではビジネス資料やWebデザイン用の画像生成について具体的なプロンプトを紹介します。著者はWebデザイナーの扇田美紀で、AIやデザインに関する情報を発信しています。

ディープラーニングを活用した各社の様々な事例やサービスをまとめた、まさに次世代の産業界の指標となる1冊です。 自動化や効率化が進むこれからの時代にますます注目を集めているディープラーニング。 本書では、ディープラーニングを活用した様々な事例やディープラーニングを用いたサービスを 提供する企業の取り組みをまとめた、まさに次世代の産業界の指標となる1冊です。 【序論】 ・ディープラーニングとはなにか? 　日本大学 生産工学部/杉沼浩司 ほか ・深層学習がもたらした画像認識技術の飛躍的向上 　株式会社センスタイムジャパン ・ディープラーニングへの取り組み 　~異常検知エンジン「gLupe」の紹介~ 　株式会社システム計画研究所/久野祐輔 ・従来の概念を変えるディープラーニングを 　用いた画像解析ソフトウェア「SuaKIT」 　株式会社アプロリンク/塚田大和 ・Deep Learning を活用した 　外観検査システム「WiseImaging」 　株式会社シーイーシー/久保田進也 【特別インタビュー】 ・“データを価値に変える" 　人工知能でビジネスをサポートするブレインパッドの取り組み 　株式会社ブレインパッド ・産業用画像処理におけるディープラーニングの真価 　─ HALCON が提供する機械学習機能とディープラーニング活用機能 ─ 　株式会社リンクス/島 輝行 ・トンネル切羽 AI 自動評価システム ̶　Deep Learning 活用による取り組み̶ 　日本システムウエア株式会社/野村貴律 　株式会社 安藤・間/宇津木慎司 ・エッジコンピューティング向け組込み特化の 　ディープラーニングフレームワーク「KAIBER」の活用法 　ディープインサイト株式会社/久保田良則 【画像センシング展̶特別招待講演より】 ・画像診断におけるAI 活用推進について 　東京慈恵会医科大学 放射線医学講座/准教授 中田典生 ・個体差がある物体でも瞬時に識別 　画像識別技術「AI-Scan」 　株式会社ブレイン/多鹿一良 ・人間の感覚をもった画像検査システム 　「Deep Inspection」 　株式会社 Rist/遠野宏季 ・画像認識および Deep Learning 開発サービス 　「TrustSense」 　株式会社トラスト・テクノロジー/山本隆一郎 ■製品紹介 ●株式会社スカイロジック ●丸紅無線通信株式会社 ●アースアイズ株式会社 ●HPCシステムズ株式会社 ●株式会社エンルートラボ ●キヤノン IT ソリューションズ株式会社 ●クリスタルメソッド株式会社 ●コグネックス株式会社 ●株式会社システムズナカシマ ●株式会社タイテック ●ビットブリッジ株式会社 ●株式会社マイクロテクニカ ●株式会社ミラック光学

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。

本書『Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares』は、スタンフォード大学で使用されるデータサイエンス・機械学習の教科書の翻訳版です。ベクトルや行列の基本から最小二乗法までを豊富な事例と298問の章末問題を通じて解説し、理解を深めることができます。プログラミング課題はJulia言語で提供され、原著者のウェブサイトや訳者のGitHubから入手可能です。データサイエンスを学ぶ学生にとって必読の入門書とされています。

ラズパイを使ってさまざまな機械学習の演習を行い、体験を重ねながら理解する入門書。専門知識がなくても読み通せます。 ラズパイを使ってさまざまな機械学習の演習を行い、体験を重ねながら理解する入門書。専門知識がなくても読み通せます。 第1章　機械学習と人工知能、ニューラルネットワークとの関係 第2章　機械学習入門 第3章　Raspberry Piで機械学習を体験するための準備（※） 第4章　サポートベクトルマシンによるアヤメの分類 第5章　多層ニューラルネットワークによるアヤメの分類 第6章　手書き数字の分類 第7章　コンピュータとじゃんけん勝負をしよう 第8章　画像処理でグー・チョキ・パーを読み取ろう 第9章　じゃんけんシステムの完成 第10章　ディープラーニング ※Raspberry Pi用OSのインストールと環境設定の解説は、本書のサポートページに掲載されます。 【付録A】matplotlibを用いたプログラムの解説 【付録B】OpenCVを用いたプログラムの解説 【付録C】自分の手の画像を学習用データとする方法 （注：【付録】はサポートページにてPDF形式で配布します。電子版では、末尾に収録されます）

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。

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、商用利用可能な生成AI「Adobe Firefly」の活用法を50個紹介する解説書です。Fireflyは、テキストから静止画像やベクターデータを生成し、PhotoshopやIllustratorなどのアプリに組み込まれているため、デザイン作業の効率を向上させることができます。初心者にも適した内容で、具体的なテクニックを通じてデザインのクオリティ向上やアイデアの創出、作業時間の短縮を実現する方法を学べます。サンプルファイルも付属しており、すぐに試すことが可能です。

この文章は、音声および画像処理に関する書籍の目次と著者情報を提供しています。目次には、音声と画像の基本的な処理技術や応用が含まれています。著者は、伊藤克亘、花泉弘、小泉悠馬の3名で、それぞれの学歴や職歴が紹介されています。

この書籍は、ディープラーニングの理論的基礎と応用技術を詳しく解説しています。著者は、機械学習の基礎を扱った前著『はじめてのパターン認識』の著者であり、ディープラーニングが近年の技術として広く利用されるようになった背景や成功要因を探ります。内容は、誤差逆伝搬法や自動微分、最適化技法、さまざまなネットワーク構造（CNN、VAE、GAN、RNN、Self-AttentionとTransformer）についても網羅しています。機械学習分野の急速な進化に対応するための深い理解を促す一冊です。

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。

自ら問いを発見し、解決する――科学の現場だけではなく、実際の社会においても求められる基礎的なスキルを身につけ、アカデミックの世界を体験してみよう。アクティブラーニングの実践例も紹介。東京大学の必修講義「初年次ゼミナール理科」の好評テキストの改訂版。 はじめに 基礎編　サイエンティフィック・スキルを身につける 特別編　初年次ゼミナール理科の授業を受けるにあたって知ってほしいこと（若杉桂輔） １．アカデミックな知の現場へ――大学での学びとは ２．研究のプロセス ３．研究倫理 ４．学術論文の種類と構成 ５．文献検索 6．文献の引用 7．レポート 8．ピアレビュー 9．グループワーク 10．プレゼンテーション 実践編　実録！　初年次ゼミナール理科 1．老化のメカニズムに迫る――アンチエイジングは可能か？（江頭正人） 2．建築の可能性（川添善行） 3．体験的ものづくり学――3Dプリンタによるコマづくり（三村秀和ほか） 4．機械学習入門（杉山　将・佐藤一誠） 5．数学・物理をプログラミングで考える（田浦健次朗） 6．知能ロボット入門（鳴海拓志・中嶋浩平) 7．私たちの身近にあるタンパク質を科学する（片岡直行ほか） 8．身近な物理でサイエンス（松本　悠） 9．薬学における生物学の役割と貢献（中嶋悠一朗ほか) 10．分子の形を知り，物質をデザインする（宮島　謙） 11. モーションコントロール入門――ロボットや車両を上手に動かす科学（古関隆章） 12．駒場キャンパスやその周辺のまちを歩き、その空間について考える（中島直人・廣井　悠） 13．電子回路で学ぶモデリング手法（三田吉郎） 14．工学×デザイン――ワークショップで学ぶ理系のためのデザイン（村上　存・泉　聡志） 研究の世界へ　研究におけるセレンディピティ的発見の紹介（若杉桂輔） 講義一覧 あとがき 図の出典

プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。 プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。 Neural Network Console（ソニー社）と、DIGITS（NVIDIA社）を使って、深層学習と医用画像処理を行う手順とノウハウを詳しく解説。

この本は、Instagramでフォロワーを増やしたい初心者向けに、効果的なコンテンツ制作と運用方法を解説しています。最新のツールや画像生成AIを活用したテクニックが紹介されており、フォロワーを増やすための準備や関係構築の方法も学べます。目次には、基本的な知識から具体的なコンテンツ作成法までが含まれています。

本書は、アドビの生成AI「Firefly」の詳細を解説するガイドブックです。Fireflyは、著作権が確かな元コンテンツを参照することで、プロのクリエーターが安心して使用できる画像生成AIです。内容は、Fireflyの概要、Web版、Photoshop、Illustrator、Adobe Expressとの連携方法などを網羅しており、クリエーターにとって必須の情報が提供されています。著者はIT系のテクニカルライター、吉岡豊です。

医療関係者が人工知能をはじめて本格的に学ぶことができる一冊。 医療関係者が人工知能をはじめて本格的に学ぶことができる一冊。人工知能と医療（主に画像）とのかかわりを詳しく解説。後半の事例編では、具体的な応用例、研究例を掲載し、医療AIの今が理解できる内容となっている。

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。

MITのストラング教授による線形代数入門書の邦訳が完成しました。この書籍は、世界中の大学で教科書として広く使用されており、高校数学から始めて演習問題を通じて線形代数の本質を学ぶことができます。内容は、ベクトルや行列、固有値、線形変換などを含み、具体的な応用事例を交えています。また、演習問題の解答や概念的な質問集も付いており、学生や研究者にとって必携の一冊です。

本書は、デザイナーでない人のためのデザインの基本書で、待望の第4版です。デザインの「4つの基本原則」（近接、整列、反復、コントラスト）を理解することで、誰でも見栄えの良いデザインやプレゼン資料を作成できるようになります。作例を通じて具体的なテクニックを学び、活字デザインや日本語版の特有の原則も解説しています。18年間売れ続けているロングセラーで、デザインの理解を深める手助けをします。