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。

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、機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いてわかりやすく解説した入門書です。17種類のアルゴリズムを紹介し、各アルゴリズムの仕組みや使用方法、注意点を詳述しています。Pythonを用いたコードも掲載されており、実際に試しながら学ぶことができます。機械学習を学ぶ初心者や業務で利用している方にも役立つ内容となっています。

『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。

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。

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

生成モデル編

この本は、Pythonを使用した機械学習における216の問題とその解決策を提供します。データの基本的な取り扱いから、特徴量抽出、次元削減、様々なモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、SVM、ニューラルネットワークなど）まで広範囲にカバーしています。改訂版では最新のフレームワークに対応し、PyTorchを用いたニューラルネットワークの情報が増加しています。実践的な問題解決に役立つ内容です。

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。

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。

この書籍は、人工知能（AI）の全体像を理解し、5年後の活用イメージを掴むための内容です。3部構成で、第一部ではAIの基礎知識、第二部では機械学習のアルゴリズム、第三部ではビジネスにおけるAIの活用法を学びます。著者の梅田弘之は、システムインテグレータの代表であり、AIを活用した新しいプロダクトやサービスの開発に取り組んでいます。

本書は、機械学習のビジネスへの実装と運用に関する「MLOps」の実践ガイドです。第1部ではMLOpsの全体像や、それを実現するための技術、プロセス、文化について解説し、基礎知識を提供します。第2部では、実際の企業からの事例を通じて、MLOpsの具体的な実践方法を紹介しています。著者は機械学習の専門家であり、実用化に向けた知見が詰まった一冊です。

本書は、機械学習やデータサイエンスの現場で役立つNumPyのデータ処理手法を解説した待望の第2版です。NumPyの基本から始まり、配列処理や数学関数を活用した実践的なデータ処理方法を紹介し、最終章では機械学習におけるデータ処理手法を解説します。Python 3.11およびNumPy 1.25に対応し、対象読者は機械学習エンジニアやデータサイエンティストです。著者はデータサイエンス関連のサービスを提供する企業の代表と東京大学の学生です。

本書は、量子機械学習の可能性と応用について解説しており、暗号解読や創薬、大規模気候予測などのデータ解析問題における効果を探ります。量子コンピュータの基本原理から最新の研究までを包括的に扱い、Pythonを用いた実践的な応用方法も学べます。著者の研究や文献を基に、量子コンピューティングと機械学習の融合についての知識を深めることができます。

本書は、機械学習におけるグラフの重要性を基礎から解説し、グラフニューラルネットワークの理論と応用を深く掘り下げたテキストです。内容は、グラフの定義やニューラルネットワークの基礎、グラフニューラルネットワークの定式化、様々なタスクへの応用、高速化手法、スペクトルグラフ理論、過平滑化現象の対策、表現能力など多岐にわたります。著者は佐藤竜馬氏で、研究者としての専門知識を活かし、理論に基づいた実践的な内容を提供しています。

本書は、Scratchを使った小学校高学年向けの機械学習入門書です。画像認識や音声認識などのプログラムを作成しながら、機械学習の基本を楽しく学べます。難しいプログラミング言語や数学の知識は不要で、実際の応用を考える力を養うことができます。プログラミングに興味を持ち始めた子どもたちに適した内容です。目次には、さまざまなプログラム作成の章が含まれています。著者は、プログラミング教育に関わる専門家たちです。

本書は転移学習に関する包括的なガイドで、基本概念から応用技術までを詳細に解説しています。内容は、転移学習の導入、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習など多岐にわたり、深層学習の進展に伴う実用的な方法論を提供しています。著者は情報科学の専門家で、学術的な背景を持つ研究者です。

本書は、機械学習の基本から先進的な手法までを網羅したロングセラーのPyTorch版で、理論や数式も解説しています。前半ではscikit-learnを用いた基本的な手法やデータ前処理、後半ではPyTorchを使ったディープラーニング手法（CNN、RNN、Transformerなど）を詳述。新たにTransformerアーキテクチャやグラフニューラルネットワークに関する章も追加され、実践的な知見が得られる内容となっています。著者は機械学習の専門家で、実装を通じて理解を深めることを目的としています。

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」という視点から整理しています。新たに「ML Ops」や「機械学習モデルの検証」などの章が追加され、読者が直面する問題解決に役立つ内容となっています。著者は機械学習分野の専門家で、実践的な知識を提供しています。

本書は、東京大学での人気講義に基づき、データサイエンティストになるための基礎知識を提供します。Pythonを用いたプログラミングやデータ操作、確率・統計、機械学習の基本を学べる内容で、実践的な演習問題も豊富に含まれています。対象読者は、理系の大学生や社会人で、データサイエンスの入門から中級レベルを目指す人です。実際のデータを使いながらスキルを身につけることができることが特徴です。

本書は、Human-in-the-Loop機械学習を活用して高品質な学習データを効率的に作成し、機械学習モデルの品質向上とコスト削減を図る方法を解説しています。特に、能動学習を用いたアノテーションプロセスの改善に重点を置き、実践的なテクニックやアノテーション管理手法を提供しています。データサイエンティストや機械学習エンジニアにとって、効果的なAIシステム開発に寄与する内容となっています。

この本は、ITエンジニア向けに機械学習の理論を基礎から学ぶためのものです。改訂新版として全面カラー化され、Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに更新されています。機械学習の重要な理論がカバーされており、入門書としての定番となっています。内容はデータサイエンスの役割や機械学習アルゴリズムの分類から、最小二乗法、最尤推定法、パーセプトロン、ロジスティック回帰、k平均法、EMアルゴリズム、ベイズ推定まで多岐にわたります。著者は、中井悦司氏で、データ活用技術の普及に努めています。

本書は、機械学習を用いた分子構造の生成と最適化に関する技術を、初学者向けに基礎理論から実装まで体系的に解説しています。プログラミング（Python）を通じて理解を深められるように、分子生成モデルや最適化手法について詳しく説明し、実践的な知識を提供します。内容は、分子データの表現、教師あり学習、系列モデル、変分オートエンコーダ、強化学習など多岐にわたり、分子構造を扱う研究者にも役立つ情報が含まれています。著者は日本アイ・ビー・エムの研究者で、博士号を持つ専門家です。

この書籍は、AIが人類にもたらす影響について探求し、脅威と福音の両面を考察しています。著者は、AIの自律的な動きや自動化の進展を解説し、AI教育の重要性や未来の共存の可能性についても論じています。内容は、自律世界の到来やAIの役割、そして人間との関係性に焦点を当てています。著者は、技術とビジネスの専門家であり、AIの進化がもたらす社会の変革に関する洞察を提供しています。

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、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『G検定 公式テキスト 第3版』は、AI時代に必携のディープラーニングに関する試験「G検定」の公式教材です。新シラバスに準拠し、日本ディープラーニング協会が監修しています。章末問題や解説が充実しており、ディープラーニングの入門書としても適しています。対象読者はG検定受験者やディープラーニングを学びたい人、事業活用を考えている人です。試験は知識問題形式で、年6回実施されます。内容はAIの基礎から応用、法律と倫理まで幅広くカバーしています。著者は中部大学の教授で、ディープラーニング分野での専門家です。

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。

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。自然言語処理の基本概念や技術、タスク（自動翻訳、質問応答など）を基礎から解説し、Pythonを用いて実装を学ぶことができます。また、機械学習や深層学習の基礎もカバーしており、日本語のデータセットを使用して実践的な学習が可能です。自然言語処理をしっかり学びたい方に最適な一冊です。

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、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、ガウス過程に関する日本初の入門書であり、ベイズ的回帰モデルの柔軟性を解説しています。内容は線形回帰から始まり、ガウス過程の原理や教師なし学習、実応用に関する最新の話題も取り上げています。各章では、ガウス過程の基本概念、計算法、適用例などが詳しく説明されています。著者は統計や情報科学の専門家です。

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。

このビジネス書は、機械学習やディープラーニングの基本概念からビジネスチャンスまでを図解でわかりやすく解説し、法律的なリスクについても弁護士が詳しく説明しています。内容は、人工知能と共創するビジネスの未来、自動運転技術、ドローンビジネス、画像認識、マッチングビジネス、フィンテックなど幅広いテーマをカバーしています。著者は法律とビジネスの専門家で、企業の戦略立案やM&Aに関する豊富な経験を持っています。

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、機械学習の解釈性とその重要性に焦点を当て、特にブラックボックスモデルの理解を助ける手法を紹介しています。著者は、解釈性を高めるための4つの手法（PFI、PD、ICE、SHAP）を説明し、実務での適用方法や注意点を解説します。具体的には、線形回帰モデルを通じて解釈性を理解し、機械学習モデルの振る舞いを説明できるようになることを目指します。また、実データ分析を通じて手法を実装することが可能です。著者は、機械学習プロジェクトに従事する経験を持つ専門家です。

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

この本は、初心者向けに「ボルツマン機械学習」を中心に機械学習を解説し、最終的には深層学習の実装まで導く内容です。イラストを用いてわかりやすく説明し、機械学習の専門用語や概念を解きほぐしています。章立ては、基礎から応用にかけて構成されており、著者は東北大学の准教授である大関真之氏です。

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。

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、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。

本書は、ヤギ博士とフタバちゃんと共にディープラーニングの基本を学ぶ入門書です。ディープラーニングの概念やパーセプトロンの作成、ニューラルネットワークの構築、CNNを用いた画像認識などを、サンプルを通じて楽しく解説しています。対象はディープラーニング初心者で、Pythonの基礎を理解している人に向けて書かれています。著者はプログラミング教育に携わる森巧尚氏です。

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、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。

フレームワーク編

本書は人気シリーズの第4弾で、強化学習をテーマにしています。外部ライブラリに頼らず、基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学ぶスタイルを採用しています。理論と実践の両面から、強化学習の構成要素を丁寧に解説し、数式だけでなくコードを通じて理解を深めることができます。目次にはバンディット問題やマルコフ決定過程、ベルマン方程式などが含まれています。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、Udemyの人気講師によるディープラーニング基礎の第2弾で、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、LSTM、GRU、VAE、GANの実装方法を解説しています。前作を踏襲し、Pythonのみでプログラムを記述し、フレームワークを使用しないため初心者にも理解しやすい内容です。数学やPythonの基礎も解説されており、サンプルプログラムはダウンロード可能です。著者はAI教育に従事する我妻幸長氏です。

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。