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、Chainerバージョン2を用いてディープラーニングプログラムを作成する方法を解説しています。ディープラーニングを複雑な関数の回帰問題として捉え、勾配法を用いて解決する手法を示します。内容には、Chainerの基本的な使い方や応用例、畳み込みニューラルネットワーク、word2vec、再帰型ニューラルネットワークなどが含まれています。著者は茨城大学の教授で、専門は自然言語処理です。

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。

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。

この書籍は、人工知能を用いて「ソニック」や「レトロゲーム」、さらには「マインクラフト」や「株トレード」といったゲームを攻略する方法を解説しています。特に「OpenAI Gym」という強化学習ツールキットを利用し、さまざまなゲーム環境でAIを構築する手法が詳述されています。著者は、強化学習アルゴリズムの実装や、ゲーム攻略のための具体的な手順を示し、最終的には多様な学習環境の概要も紹介します。

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。

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、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。

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。

この書籍は、Pythonの主要な機械学習ライブラリ（scikit-learn、Keras、TensorFlow）を用いて、幅広い機械学習の手法を解説した改訂版です。新たに大規模言語モデルや生成AIのトピックを追加し、実践的な問題解決に焦点を当てています。サンプルコードはノートブック形式で提供され、読者は実際に手を動かしながら学ぶことができます。著者は機械学習の専門家で、実務経験を持つメンバーで構成されています。

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、複数のプログラマが関わるプロジェクトの成功にはチームの協力が不可欠であることを強調し、著者がエンジニアとしての経験を基に「エンジニアが他人とうまくやる」ためのコツを紹介します。内容は「チーム文化の作り方」や「有害な人への対処法」など多岐にわたり、楽しい逸話を交えつつエンジニアの社会性を解説しています。

この書籍は、TensorFlowを使って深層強化学習を実践する方法を解説しています。アルファ碁や自動運転などの応用例を挙げ、Python、TensorFlow、OpenAI gym、PyBulletを用いて、深層学習と強化学習の基本原理から実装、実環境での応用までを詳述しています。著者は、牧野浩二と西崎博光で、それぞれの専門的な背景を持っています。

本書は、機械学習に必要な数学の基本概念を最小限の前提知識から解説し、線形回帰、主成分分析、混合ガウスモデル、サポートベクターマシンの四つの手法を導出します。多くの図や例を用い、演習問題も用意されており、初学者が機械学習と数学の基礎を理解するための助けとなります。機械学習の普及に伴い、数学的な理解が求められる中、本書はそのギャップを埋める役割を果たします。

本書は、世界中のプログラマによる97本のエッセイを収録し、プログラミングの重要な要素や技術、学び方についての経験を共有しています。著者たちは、コーディングやテスト、設計原則についての洞察を提供し、プログラマに勇気と新たな気づきをもたらします。日本語版には、著名なプログラマによる10本の書き下ろしも含まれています。

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。

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。

この書籍は、強化学習に必要な数理を広くカバーし、詳細な解説を提供しています。内容は、強化学習の基本概念やマルコフ決定過程、プランニング手法、探索と活用のトレードオフ、モデルフリー型およびモデルベース型の強化学習、関数近似技術、部分観測マルコフ決定過程（POMDP）、そして最近のトピックである深層強化学習について説明しています。付録や参考文献も充実しており、じっくりと学ぶことができる構成です。

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。

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、モダンな開発フローを通じて継続的改善を実現し、効率的なプロジェクトを支えるノウハウを提供しています。チーム開発に必要なツールの導入方法や使い方に焦点を当て、具体的な問題を例に挙げながら解説しています。目次にはチーム開発の概要、問題点、バージョン管理、チケット管理、継続的インテグレーション、デプロイの自動化、リグレッションテストが含まれています。著者はソフトウェア開発者やインフラエンジニアとしての経験を持つ専門家たちです。

本書は初心者向けの機械学習入門書で、シリーズ累計90万部を突破しています。読者が楽しく反復練習を通じてスキルを身に付けられるように構成されており、表データの分析が独力で行える力を養います。数式やライブラリの使い方を単純に列挙するのではなく、データ分析のストーリーに沿って必要な手法を紹介します。また、初心者が直面しがちなエラーとその解決策をまとめた「エラー解決・虎の巻」も付属しています。第2版では最新のpandasに対応し、新付録として「Polars入門」が追加されています。全体的に読みやすさと使い勝手が向上しています。

この入門書の改訂版は、Pythonを用いた強化学習の実装方法をゼロから丁寧に解説しており、読者の要望に応じてPolicy GradientやA2Cの部分を見直しています。コードが公開されているため、実践が容易です。また、強化学習の弱点やその克服方法についても詳しく紹介しています。内容は、強化学習の基本概念から解法、ニューラルネットワークの適用、弱点とその対策、活用領域に至るまで多岐にわたります。

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、良いコードを迅速に生み出すための共同開発の手法を実践的に学べる内容です。目次には、GitやGitHubの導入、操作方法、Pull Requestの使い方、連携ツール、開発フローなどが含まれています。著者の大塚弘記はアジャイル開発の専門家で、企業におけるWebアプリケーション開発の指導を行っています。

この文章は、Chad Fowlerによる書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次は市場の選択、製品への投資、実行、マーケティング、研鑽の重要性についての章で構成されています。著者は著名なソフトウェア開発者であり、Ruby言語の専門家として知られています。彼は多くの企業での経験を持ち、ソフトウェア関連の書籍も執筆しています。

本書は、深層強化学習の開発手法に焦点を当てた一冊で、AIサービスやロボティクス分野での応用が期待されています。著者陣は第一線の専門家で、基礎編では強化学習と深層学習の基本概念やアルゴリズムを解説し、実装例として倒立振子制御を紹介。応用編では、連続動作制御、組合せ最適化、系列データ生成の具体的なアプローチを実装と共に説明しています。読者は深層強化学習の技術を学び、実際の開発に役立てることができます。対象は理工系の学生やエンジニアです。

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。

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。

本書は、機械学習をビジネスに活用するためのAIエンジニア向けの入門書です。Pythonとscikit-learnを使用し、各手法のアルゴリズムを実装しながら学ぶ内容になっています。機械学習の概要や教師あり・教師なし学習の手法、モデル評価の方法を解説し、実践的なプログラミングを通じて理解を深めることを目的としています。著者は機械学習の研究開発に従事する専門家です。

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、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。

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、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。

本書は、強化学習の基礎、発展、応用を多角的に解説した一冊です。強化学習は、データが不足している状況でも最適化を図る技術であり、人工知能やロボット制御、金融工学など多くの分野での応用が期待されています。内容は、基礎的理論から発展的手法、工学的応用、知能モデルとしての強化学習に至るまで幅広くカバーされています。初心者から研究者まで、強化学習の理解を深めるための内容が充実しています。

「Unity ML-Agents」は、2017年に登場し、2020年に正式版がリリースされたツールで、C#を使用してゲームAIを開発できることが特徴です。本書は、機械学習の基礎から学習環境の構築、さまざまな学習方法をステップ・バイ・ステップで解説しており、実際のゲーム開発に役立つサンプルも紹介しています。ゲームAIを学びたい初心者に向けた内容で、基礎から実践まで網羅しています。著者は人工知能の研究開発に携わる技術書著者です。

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。

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。

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、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。

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。

『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、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。

本書は、数学が苦手な社会人や学生向けに、ディープラーニングの基本をExcelを使って学ぶ超入門書です。難しい数学を排除し、図示しやすいパターン認識を題材にすることで、簡単な操作と初歩的な数学知識だけでディープラーニングの動作原理を理解できる内容になっています。著者は涌井良幸と涌井貞美で、教育やライティングの経験を持つ専門家です。

本書は、ディープラーニングを支える数学に焦点を当て、その仕組みや機能を解説します。高校数学の知識を前提に、必要な数学を復習しつつ、偏微分などの基本も説明。ディープラーニングの理解を深めたい読者に向けて、数学がどのように役立つかを実感できる内容となっています。また、主要な概念や技術についても詳しく解説しています。

この書籍は、深層学習に関するベストセラーの第2版で、リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の新章が追加され、最新のツール情報も反映されています。全体で50ページ以上増量され、物体検出やセグメンテーションの活用も強化されています。著者は山下隆義氏で、深層学習のセミナー講師としても活動しています。

『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を一から学びたい人向けに、数学的表現を避けて実践的なコードを用いて基本概念を解説します。著者はKerasの開発者で、TensorFlowをバックエンドに使用。内容は、ディープラーニングの基礎から始まり、コンピュータビジョンや自然言語処理の応用例まで幅広くカバー。最終的には、ディープラーニングの適用可能性や限界を理解できるようになります。

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、ディープラーニングの発展と応用手法を学ぶための実践的なガイドであり、PyTorchを使用して様々なタスクを実装します。扱うタスクには、転移学習、物体検出、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定、GANによる画像生成と異常検知、自然言語処理、動画分類などが含まれます。各章を通じて、最新のディープラーニングモデルを実装し、応用的な技術を習得することができます。著者は、ディープラーニングの研究開発に従事している専門家です。

本書『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』は、機械学習の理論とPythonによる実践を解説するベストセラーの第3版です。分類、回帰、深層学習、強化学習など幅広いトピックをカバーし、最新のPythonライブラリに対応しています。特に、敵対的生成ネットワークと強化学習の新章を追加し、従来の内容を刷新しました。機械学習の理解を深めるための実用的な一冊です。

本書は、機械学習の基礎知識を数学とPythonプログラミングを通じて学ぶことを目的としたエンジニア向けの書籍です。最新のPython 3.7に対応し、数式とコードを結びつけたわかりやすい解説が特徴です。内容は、機械学習の準備から教師あり学習、ディープラーニング、教師なし学習まで幅広くカバーしており、学習後には機械学習の仕組みとプログラミング手法を理解できるようになります。対象読者は、機械学習を学びたい理工系の学生やエンジニアです。

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。

本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。

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、数理モデルの多様な手法を解説し、データ分析における選択と理解を促進する入門書です。機械学習や統計モデルなど、自然科学と人文社会科学の手法を網羅し、初学者がデータ分析の全体像を把握できるように設計されています。特に、モデリング手法の選択や誤解しやすい点について丁寧に説明し、大学一年生でも理解できるレベルでありながら、より進んだ読者にも楽しめる内容となっています。著者は東京大学の特任講師で、幅広い分野での数理的解析に取り組んでいます。

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、AI・データ分析プロジェクトの成功には技術知識だけでなく「ビジネス力」が重要であることを強調しています。データサイエンティストのキャリアや業界の概要から始まり、プロジェクトの立ち上げ、実行、評価、収益化までのノウハウを網羅。具体的には、課題設定、案件獲得、データ分析手法の検討、レポーティングなどのプロセスを解説し、実務に役立つ情報を提供しています。著者は業界の専門家で、実践的な知識を基にした内容となっています。

本書は、AIとディープラーニングの実装が進む現代において、企業がどのようにこれらの技術をビジネスに活かしているかを解説します。著者は国内初のディープラーニング専門ベンチャーABEJAのCEO兼CTOであり、AI導入の具体的な方法や成功要件、最新事例を文系ビジネスマンにも理解できるように説明しています。目次には、AI導入の躊躇理由、ディープラーニングの原理、導入プロセス、企業の変化などが含まれています。

新シラバスに完全対応したG検定受験者向けの増補改訂問題集が登場。2021年春の最新シラバスに基づき、人工知能と法律・契約に関する新章を追加し、個人情報保護法や自動運転に関する設問も収録。最新技術動向に関する問題も増加し、模擬試験も含まれている。著者は各分野の専門家で構成され、試験対策に役立つ内容となっている。

本書は、日本ディープラーニング協会の「ディープラーニングG検定ジェネラリスト」試験に向けたテキストと問題集で、合格に必要な知識と対策を提供します。数式を控え、わかりやすい説明で構成されており、ビジネスでのディープラーニング活用を目指す人を対象としています。内容は、AIの歴史、数学的基礎、機械学習の基礎と実装、ディープラーニングの基本と研究分野、産業展開、制度政策など多岐にわたります。著者はAIの専門家であり、実践的な学習が可能です。

「ディープラーニングG検定」の改訂第3版は、2024年の新シラバスに基づいており、試験に必要な知識を効率的に学べるテキストと問題集です。過去の試験分析をもとに、重要テーマの問題演習が豊富に収録されており、インプットとアウトプットの学習が一冊で可能です。新たに「数理・統計」を詳しく解説し、各章には重要知識のまとめが追加されています。

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、人工知能（AI）についての正しい理解を促し、ビジネス課題を機械学習や深層学習を用いて解決する方法を解説しています。AI技術をフレームワークとして活用し、実際のビジネスに役立てるための“AI的思考力”を高めることを目指しています。難しい数式やプログラミングは使わず、AIの活用方法や評価基準について具体的に説明しています。特に、AIの適用可能性を判断する力を養うことが重要とされています。著者は医療分野でのAI活用を目指す専門家です。

本書は人気シリーズの第3弾で、オリジナルのディープラーニングフレームワーク「DeZero」をゼロから作成する内容です。最小限のコードでモダンな機能を実現し、全60ステップでフレームワークを完成させます。これにより、PyTorchやTensorFlowなどの知識を深めることができます。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、ビッグデータ時代におけるデータ収集と分析の重要性を解説し、ビジネス戦略に役立てるための基本的な考え方やデータマイニング、モデリングの概念を体系的に紹介しています。著者たちはデータサイエンスの専門家であり、実践的な技法や分析思考を通じて、ビジネスにおけるデータの活用方法を学ぶことができる内容となっています。

この書籍では、ディープラーニングの本質やビジネスへの応用、社会への影響について解説しています。目次には、ディープラーニングの基本概念、実用化の事例、将来の展望が含まれています。著者の南野充則は、東京大学卒業後、ヘルスケアスタートアップを創業し、人工知能研究所を設立した経歴を持っています。