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【2025年】「Processing」のおすすめ 本 60選!人気ランキング

この記事では、「Processing」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 自然言語処理の基礎
  2. Nature of Code -Processingではじめる自然現象のシミュレーション-
  3. 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 ~scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング~ (Compass Data Science)
  4. Processingをはじめよう 第2版 (Make: PROJECTS)
  5. 自然言語処理〔改訂版〕 (放送大学教材)
  6. 自然言語処理の基本と技術
  7. ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
  8. 深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
  9. 初心者でも「コード」が書ける! ゲーム作りで学ぶ はじめてのプログラミング
  10. Processing:ビジュアルデザイナーとアーティストのためのプログラミング入門
他50件
No.2
91
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No.3
87

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。

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No.4
85
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No.5
82
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No.6
75
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No.7
74

『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。

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ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる

No.8
74

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。

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No.10
70
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No.12
70

本書は、深層学習を基盤とした自然言語処理の基礎を体系的に学べる教科書です。自然言語処理の技術概要、機械学習の基本、Transformerや事前学習モデルの詳細、系列ラベリング、構文解析、意味解析など、幅広いトピックをカバーしています。大学生や若手技術者におすすめで、具体的な章構成も示されています。著者は各分野の専門家で、AI革命を牽引する言語処理を理解するための必読書とされています。

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No.13
65
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No.14
65

『達人に学ぶSQL徹底指南書』の第2版は、SQLを扱うエンジニア必携の書で、10年ぶりの改訂を経て、最新のSQL機能や実践的なコーディング事例を多数紹介しています。ウィンドウ関数やCASE式、外部結合などの重要なトピックを詳しく解説し、標準SQLに基づいて多様なデータベースに対応しています。また、リレーショナルデータベースの歴史や原理についても触れています。SQLを深く理解したいエンジニアやプログラマにおすすめの一冊です。

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No.15
65

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。

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No.16
65

『スクラッチプログラミングの図鑑』は、スクラッチ3.0に対応したプログラミング教材で、オンライン版とオフライン版の両方が利用可能です。小学生向けにプログラミングを基礎から学べる内容で、教師や親が教材として使用するのにも適しています。数学や国語などの教科をテーマにした章もあり、幅広い内容をカバーしています。著者はプログラミング教育やICT教育に力を入れている専門家です。

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No.18
63
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No.19
63

Built with Processing [改訂版]

前川 峻志
ビー・エヌ・エヌ新社
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No.21
62

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。

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ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。

No.22
62
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No.23
62

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。

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No.24
62

本書は自然言語処理の基礎と応用について解説しており、自然言語の特性やコンピュータ処理のアルゴリズム、関連する技術の進展を扱っています。具体的には、歴史、テキスト処理、言語リソースの構築、語の意味、ニューラルネットワーク、機械翻訳、情報検索、対話システムなど多岐にわたるテーマを含んでいます。著者は京都大学の黒橋禎夫教授で、自然言語処理の専門家です。

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No.25
62
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No.26
62
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No.27
62
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No.28
62
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No.31
62
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No.33
62

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。

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No.35
61
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No.39
61
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No.41
61

この書籍は、データベース設計やアプリケーション開発におけるアンチパターンを紹介し、失敗を避けるための改善策を提案しています。内容はデータベース論理設計、物理設計、クエリ、アプリケーション開発の4つのカテゴリに分かれており、複数の値を持つ属性や再帰的なツリー構造、小数値の丸め、SQLインジェクションなどの実践的な問題を扱っています。著者はソフトウェアエンジニアやデータモデリングの専門家で構成されています。

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No.42
61

『プログラムはなぜ動くのか』の改訂第3版は、プログラムの動作原理をわかりやすく解説し、基礎知識を身につけることを目的としています。内容は新しい製品やツールに更新され、初心者でも理解しやすいように加筆されています。特に、C言語と新たにPythonを用いた機械学習に関する章が追加されており、プログラミングの本質を探求することができます。全体を通して、プログラムの仕組みや環境について詳しく説明されています。

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No.43
61
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No.45
61

本書は、Linuxプログラミングの入門書であり、Linuxの仕組みを理解し、プログラムを作成するための基礎を学ぶことを目的としています。内容は、Linuxの基本概念から始まり、システムコールやライブラリ関数を用いた具体的なコマンドの作成、さらにはネットワークプログラミングに至るまで幅広くカバーしています。著者は、読者がLinuxの世界を理解し、プログラミング技術を習得できるよう導いています。

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No.48
61

本書『マスタリングTCP/IP 入門編 第6版』は、TCP/IPに関する解説書の決定版であり、時代の変化に対応した内容を加えて刷新されています。豊富な図版や脚注を用いたわかりやすい解説により、TCP/IPの基本や関連技術を学ぶことができます。目次にはネットワーク基礎、TCP/IPの基礎、ルーティングプロトコル、アプリケーションプロトコル、セキュリティなどが含まれています。著者はネットワンシステムズや大学の教授など、専門家たちです。

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No.49
61
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No.51
60
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No.55
60
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No.56
60

本書は、現代の分散システム設計におけるデータの扱いに焦点を当て、リレーショナルデータベースやNoSQL、ストリーム処理などのテクノロジーの特性を詳述しています。データ指向アプリケーションの設計に必要な基本概念を解説し、レプリケーションやトランザクション、バッチ処理などの分散データの管理手法についても触れています。ソフトウェアエンジニアやアーキテクトにとって必携の一冊です。

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No.57
60
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No.59
60
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No.60
60
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