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。

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。

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。

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。

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、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。

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。

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、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。

『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、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。

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には、知識を持った人材や情報を自ら取りに行く姿勢、トップの意欲が重要であると述べています。目次には、デジタルマーケティングの基本、集客手法、データ分析、ECサイト構築、SNS活用などが含まれています。著者はデジタル領域の専門家であり、データサイエンスの普及を目指して活動しています。

画像認識について初めて学ぶ人でも全体像が把握できるよう、ポイントをまとめて解説する。 画像認識について初めて学ぶ人でも全体像が把握できるよう、データの基礎的な知識や撮影方法から具体的な画像処理手法、さらに画像認識の進化に欠かせない機械学習や深層学習と画像認識の関係なども含め、ポイントをまとめて解説する。

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

生成型ディープラーニングの解説。人間にしかできないと思われていた創造的な作業を機械に行わせる技術の基礎から応用までを学ぶ。 生成型ディープラーニングの基礎から応用までを網羅！ 生成型ディープラーニングの解説書。「絵を描く」「曲を作る」といった、これまで人間にしかできないと思われていた創造的な作業を機械に行わせるという、いま最もホットな技術の基礎から応用までをJupyterノートブック環境で実際に試しながら学びます。第I部は基礎編です。機械学習プログラミング、変分オートエンコーダ、GANやVAEなど、生成モデルの作成において重要な基礎技術を学びます。第II部は応用編です。CycleGAN、エンコーダ―デコーダモデル、MuseGANなどのモデルを作成し、作画、作文、作曲といった創造的なタスクに取り組みます。さらには、実環境を用いずにゲームプレイAIの学習を可能にする、世界モデルを使った強化学習にも取り組みます。最後に生成モデリングの未来として、StyleGAN、BigGAN、BERT、GPT-2、MuseNetなどのアーキテクチャを紹介します。

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。

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、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、Googleの機械学習ライブラリTensorFlowを用いて、Pythonの基礎を学んだ人向けにJupyter Notebookでの活用法を解説する入門書です。シンプルな二値分類から画像認識、自然言語処理の時系列データ分析まで、理論を交えながら体系的に学べます。TensorFlow 2.0に対応し、Kerasが統合されたことでプログラミングが簡素化されています。内容は、TensorFlowの基本、開発環境の構築、例題を通じた学習、ディープラーニングの実装などを含みます。

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、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。

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。

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、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。

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、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。

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。

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。

この書籍は、データサイエンスにおける重要な統計学と機械学習の52の基本概念を簡潔に説明し、関連する数式やグラフ、RとPythonのコードを提供することで、深い理解を促進します。データの分類、分析、モデル化、予測のプロセスにおいて、必要な統計学の項目を明確にし、効率的に学べる内容です。改訂版ではPythonにも対応し、コードはGitHubからダウンロード可能です。著者はデータサイエンスの専門家であり、幅広い経験を持つ研究者たちです。

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

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。

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、アドビの生成AIを活用したデザイン制作の入門ガイドで、著者タマケンが新機能を詳しく解説しています。初心者から経験者まで、デザインの効率化や新しい表現方法を学べる内容で、350点以上の作例が含まれています。主なトピックには、画像生成、レタッチ、文字加工、ベクターデータ生成、最新の生成AI（Firefly）などがあり、商用利用も可能です。デザイナーの悩みを解決し、作業を楽にする新しい道具として、生成AIの重要性を強調しています。

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、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、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。

この文章は、パターン認識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、識別関数、最尤推定法、ベイズ推定法、カーネル密度推定法など、さまざまな手法や理論が含まれています。著者の杉山将は、東京工業大学で学び、博士号を取得後、同大学院で助教授として活動しています。

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。

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。

自然言語処理編

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.

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

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）

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「Raspberry Pi3」と「Python3」に完全対応した「みんなのRaspberry Pi入門」シリーズの第4版です。豊富な写真と図を用いて、初心者でも理解しやすいようにRaspberry Piの使い方やPythonプログラミングの基礎を丁寧に解説しています。プログラミング未経験者にも適した内容で、電子工作に関する知識も提供しています。

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。

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

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、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。

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。

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。

本書は、プログラミング言語Pythonの初心者向け入門書で、プログラミングの基本概念や文法をわかりやすく解説しています。未経験者や挫折した人、スキルアップを目指す人に適しており、実際に手を動かしながら学べる演習も豊富に含まれています。豊かなカラー図解とイラストで、プログラミングの「読み方」「書き方」「しくみ」を理解できる内容です。著者はテクニカルライターで、主にプログラミングやセキュリティに関する記事を執筆しています。

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。

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。

医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。 医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。 ・TensorFlow+Kerasで行う ・Anaconda上で環境構築する ・データはだれでも入手できるデータを使う を基本的な方針としてまとめた。

本書は、ExcelやGoogleスプレッドシートの操作をPythonを使って自動化・効率化する方法を解説しています。プログラミング初心者にも理解しやすい内容で、データ収集や分析、グラフ作成などの業務をプログラムで処理する方法を学べます。著者は、プログラミングの基本から応用までを網羅しており、業務の自動化を促進する内容となっています。

本書は、生成AIに関する法律的課題やリスクを解説したもので、著作権や個人情報保護などの法的問題を扱います。著者は、テクノロジー法務に精通した弁護士たちで、法律の知識がなくても理解できるように基本から説明しています。内容は、生成AIの基礎知識、関連法令、利用時の留意点、未来の展望など多岐にわたります。この一冊で、AI時代に必要な法務リテラシーを身につけることができます。