【2024年】「chainer」のおすすめ 本 107選!人気ランキング

この記事では、「chainer」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。
記事内に商品プロモーションを含む場合があります
目次
  1. 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
  2. Pythonで始めるOpenCV 4プログラミング
  3. [第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
  4. 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
  5. 改訂3版 これからはじめるプログラミング 基礎の基礎
  6. Chainer v2による実践深層学習
  7. Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習
  8. シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全
  9. ディープラーニング活用の教科書
  10. ディープラーニング活用の教科書 実践編
他97件
No.1
100
みんなのレビュー
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.8
65
みんなのレビュー
超人気のUdemy講師酒井さんの書籍。この書籍さえ一通り読んでおけばPythonは問題ないといっても過言ではないくらい網羅性があって分かりやすい。
No.9
65
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.10
63

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.15
62
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.20
61
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.22
61

AI白書 2020

独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会
KADOKAWA
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.23
61
みんなのレビュー
Pythonを学ぶ初学者が一番最初に手に取る本として最適。ただ書籍だと限界があるのでYoutube動画などで合わせて学ぶのがおすすめ。
No.25
61
みんなのレビュー
AIの権威である東大の松尾豊教授の書籍。小難しい内容はほとんどなく、一般受けするような内容でAIの今後について分かりやすく学べる書籍。
No.27
61
みんなのレビュー
ゴリゴリのデータサイエンティストやAIエンジニアを目指す人というよりも、コンサルタントやAIプランナーを目指す人向けの本。
No.30
61
みんなのレビュー
ビジネスパーソンにAIの書籍を1冊オススメするなら間違いなくこれを選ぶ。データサイエンティスト協会の理事も努めビジネス・アカデミックの両面からデータサイエンスにBETしている安宅さんが語るAIのあり方。我々日本人がこれからの時代において世界でプレゼンスを発揮するためにはどうすればよいかを教えてくれる書籍で非常に感銘を受けた。どんよりとした日本の停滞感に対して少しでも希望を見出すことのできる書籍。安宅さんの書籍はどれも素晴らしいが絶対にこれは読んで欲しい。
No.32
61

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.37
61
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.41
60
みんなのレビュー
ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.44
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.52
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.62
60

自然言語処理編

みんなのレビュー
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.64
60

よくわかるPython入門

富士通ラーニングメディア
富士通ラーニングメディア
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.65
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.70
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.75
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.77
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.79
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.81
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.82
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.83
60
みんなのレビュー
データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.86
60
みんなのレビュー
ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.88
60
みんなのレビュー
データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.89
60
みんなのレビュー
機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.90
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.92
60
みんなのレビュー
日本のデータサイエンティスト第一人者である河本薫さんの書籍。現場にどうやってデータサイエンスを浸透していくか、組織としてどうやって価値ある分析アウトプットを出すことができるかが学べる。
No.94
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.96
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.98
60

確かな力が身につくPHP「超」入門 第2版

松浦健一郎 司ゆき
SBクリエイティブ
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.101
60
みんなのレビュー
まだレビューはありません
No.102
60

プログラミングPHP 第4版

Kevin Tatroe
オライリー・ジャパン
みんなのレビュー
まだレビューはありません
search