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。

『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、自然言語処理（NLP）におけるBERTモデルの理解を深めるための解説書です。Attention機構やTransformerアルゴリズムを含む技術的な基礎から、実務に役立つコードや代表的なタスクの解説まで幅広くカバーしています。著者はNLPの専門家で、技術開発やビジネス適用の経験が豊富です。内容は、NLPの基礎知識、技術解説、BERTの詳細、環境構築、実践的なタスク、練習問題、ビジネス適用の課題と解決策に分かれています。

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。

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、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、自然言語処理（NLP）の実践的なガイドであり、最近の技術革新により多様な業界での活用が進む中、NLPシステムの構築に必要な知識を提供します。具体的には、NLPの基礎技術、ビジネスへの応用、システム開発のベストプラクティスについて詳述しています。著者陣は、計算言語学や機械学習の専門家であり、実務経験も豊富です。

本書は「Hugging Face Transformers」を利用した自然言語処理の解説書で、2017年以降に普及したTransformerアーキテクチャを用いた大規模モデルの学習方法を紹介しています。テキスト分類や固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答などのタスクに加え、モデルの高速化技術やゼロショット学習、少数事例学習、多言語転移、ドメイン適応などの技術も解説しています。著者はHugging Faceの機械学習エンジニアたちで、各自の専門知識を活かして内容を構築しています。

本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。

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、自然言語処理（NLP）におけるTransformerの基礎を解説し、BERTやGPT2などのAI技術の実装を通じて理解を深める内容です。具体的には、Transformerの概念、Self-Attention、実装方法、BERTによるテキスト分類や文章抽出、GPT2を用いた抽象的な文章要約について詳述されています。著者は機械学習エンジニアの坂本俊之氏です。

本書は、日経WOMANの人気連載を基にしたもので、現代の不安やモヤモヤを哲学的視点から解消するためのガイドです。哲学者小川仁志の監修のもと、マンガ形式で様々なテーマ（上司との関係、怒りのコントロール、孤独との向き合い方など）に対する哲学的なアプローチを紹介しています。全20話を通じて「哲学スイッチ」をオンにし、悩みを軽減する方法を学ぶことができます。

本書は、AIの「説明可能性」をテーマに、なぜAIに説明が必要なのかを考察し、具体的な手法やツールを解説しています。説明可能なAI（XAI）の技術や活用方法、代表的なライブラリ（LIME、SHAPなど）の使い方を紹介し、AIの公平性、説明責任、透明性に対応するための知識を提供します。内容は課題設定、基礎知識、実践指南、将来展望の4部構成で、具体的な実践手順も付録として含まれています。

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、政治や企業の発言が金融市場に与える影響を受けて、テキストデータを分析し資産運用や市場分析に活用するための金融テキストマイニングについて解説しています。内容は、テキストの前処理、時系列データの処理、評価指標、因果関係の抽出、パターン認識手法など多岐にわたり、自然言語処理や機械学習を駆使した実践的なアプローチを紹介しています。著者は東京大学の専門家たちで構成されています。

本書は、アランの「プロポ」から選ばれた幸福に関する93の哲学断章を収めたもので、ルーアンの新聞に連載されたことが始まりです。独特なスタイルで「哲学を文学に、文学を哲学に」変える試みが評価され、フランス散文の傑作とされています。日本でも早くから親しまれています。

この書籍は、幸福を得るためには自己中心的な考えを捨て、外界に目を向けて好奇心を持つことが重要であると説いています。著者ラッセルは、人生を豊かに生きるための知恵を提供し、不幸の原因や幸福をもたらす要素について詳述しています。内容は、不幸の原因を分析した第1部と、幸福を得るための要素を探る第2部に分かれています。

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。

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。

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、自然言語処理における機械学習の理論と実践を学ぶためのガイドであり、Javaを用いたプログラム例を多く掲載しています。基本的な概念から始まり、テキスト解析、意味理解、応用まで幅広くカバーしています。また、演習問題や実装例も豊富で、理論と実践をバランスよく習得できる内容となっています。著者は、自然言語処理と人工知能の専門家です。

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、ディープラーニングの基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニア向けに、ニューラルネットワークの基本から応用までをC++のソースコードを用いて解説しています。内容は、ディープラーニングの概論、行列演算、ニューラルネットワークの構造、誤差逆伝播法、C++による実装、過学習の対策、オートエンコーダー、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークなど多岐にわたります。著者は機械学習を基にしたプロダクト開発に従事している藤田毅氏です。

本書は、自然言語処理と深層学習についてわかりやすく解説し、機械学習の理論を基に深層学習の概念を紹介します。豊富な実装例や演習問題を通じて、理論と実践をバランスよく学ぶことができる内容です。章立ては、自然言語処理の歴史、テキスト処理、深層学習の適用、文生成に関するものとなっています。著者は早稲田大学卒業後、福井大学の教授を務めた小高知宏氏です。

本書は、Pythonを用いて強化学習と転移学習の基礎から応用までを学べる内容です。強化学習の理論やシミュレーションを丁寧に解説し、簡単なプログラミング経験があれば理解できるようになっています。また、転移学習を組み合わせた転移強化学習についても詳しく説明し、学習の効率化や実装上の注意点も網羅しています。著者は東京工芸大学の准教授で、関連ソースコードは出版社のウェブサイトで公開されています。

『ファイナルファンタジー15』における人工知能（AI）技術とその応用について解説した書籍です。基礎編ではゲームAIの基礎知識やシステムについて、コンテンツ編では仲間やモンスターなどのAIについて、未来編では会話AIや今後の技術について触れています。また、プログラマー、デザイナー、制作チームリーダーとの対談も収録されており、ゲームAIの進化やキャラクターデザインの重要性について議論されています。

本書は、戦略ゲームAIの仕組みや意思決定プロセスを解説したバイブルで、ゲーム開発者やAIエンジニアに向けて書かれています。ストラテジー＆シミュレーションゲームの技術を国内外の事例を交えて詳しく説明し、基本概念からアルゴリズムまでをビジュアルを用いて解説しています。著者はゲームAIの専門家で、教育機関での経験も豊富です。読者は戦略ゲームAIの理解を深めることができます。

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、GAN（敵対的生成ネットワーク）の基礎から実装までを解説する入門書です。著者は、実物に近い画像生成を可能にするこの技術を、Jupyter Notebooksを用いてPythonやKerasで実装しながら学べるようにしています。対象読者は、機械学習やニューラルネットワーク、Pythonに一定の経験を持つ人々で、数学的な理論は最小限に抑えられています。全体を通じて、GANの可能性を理解し、新しい応用を見出す力を養うことを目的としています。内容は、入門、発展的な話題、実用化に分かれており、具体的な応用や将来の展望も触れています。

本書は、ディープラーニング技術の一つであるGAN（生成対敵ネットワーク）を用いた画像生成や変換に関する入門書です。多くの生成モデルを網羅し、理論から実装までの学習手順を丁寧に解説しています。超解像、画像・動画変換、異常検知、3Dデータ生成などの具体的な応用例も含まれています。著者はAIスタートアップや機械学習エンジニアとして活躍する専門家たちです。