【2025年】「音声認識」のおすすめ 本 155選！人気ランキング
- ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
- フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで
- パターン認識と機械学習 上
- Pythonで学ぶ音声合成 機械学習実践シリーズ
- 図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
- 音声認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
- イラストで学ぶ 音声認識 (KS情報科学専門書)
- Pythonで学ぶ実践画像・音声処理入門
自然言語処理編
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
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。
聴覚系や脳が音をどのように処理し、どのように集約して機械に入力すれば日常生活の特定の場面で活用できるかを詳説した書。 聴覚系や脳が音をどのように処理し、その知識をどのようにアルゴリズムにまとめ、集約して機械に入力すれば日常生活の特定の場面で活用できるかを詳説したガイド。 聴覚系や脳が音をどのように処理し、その知識をどのようにアルゴリズムにまとめ、どのように集約して機械に入力すれば日常生活の特定の場面で活用できるかを詳説したガイド。前半では、機械聴覚の土台となる基礎科学の解説と、効率的なシステム構築法の問題提示とその対処法について説明。後半では、聴覚系モデルを介して処理されたオーディオ信号を、補聴器や音楽情報検索、自動音声認識などの機械学習およびニューラルネットワーク分野への応用についても解説。 リチャード・F・ライオン著／根本 幾・田中慶太 訳;0501;01;聴覚系や脳が音を処理する理論をモデル化し、それをコピュータや機械で活用する方法を解説した書。;20210102
強化学習編
