【2025年】「gan」のおすすめ 本 143選!人気ランキング
- 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
- 深層学習
- Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
- PythonとKerasによるディープラーニング
- ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
- [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)
- ディープラーニング活用の教科書
- scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版
- 人工知能プログラミングのための数学がわかる本
- GANディープラーニング実装ハンドブック
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技術を理解し、実践的なテクニックや最近のトレンドも紹介します。また、ディープラーニングの優位性や深層化の理由についても考察しています。著者はコンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。
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。
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『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。
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
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」観点から整理しています。新たに「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」についての章が追加され、読者が実際の問題を解決するための知識を提供します。著者は、機械学習の実務経験を持つ専門家たちです。
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。
急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 Streamlitで手軽にAI技術を活用!あなたはAIを使えているのか?生成AI“ChatGPT”や画像生成AI“DALL・E”などの最近話題のAIを扱うスキルを体験学習!!データサイエンティスト・マーケッター 必須のスキル!!---本書は、急速に使えるようになってきたAI技術を使用するテクニックを学ぶ書籍です。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。昨今は便利なオープンソースや機能が誰でも使えるように公開されています。それらを活用してAIプログラミングを学び、AIプログラミングのスキルを獲得しましょう。 ■ 0 序 章 0-1 AIを活用するとは何か 0-2 プログラミング環境を整えよう 0-3 ウォーミングアップ:streamlitを使って計算アプリをつくってみよう! streamlitを起動してみよう 簡単な掛け算アプリを作成してみよう 掛け算/足し算を選択できるようにアプリを拡張しよう コラム①:教育者という立場から見た本書の魅力 ■ 1 人やモノを検知するAIでアプリを作ってみよう 1-1 物体検知アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 物体検知を実装しよう 人数を計測して出力しよう 動画から人数計測結果をグラフとして出力しよう 1-2 物体検知AIを紐解こう 画像データを扱ってみよう 動画データを扱ってみよう 画像の物体検知を行って物体検知AIの中身を知ろう 物体検知のパラメータを変えて出力させてみよう 写っている人の数を数えてみよう ■ 2 骨格や顔の部位を推定するAIでアプリを作ってみよう 2-1 骨格推定アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 骨格推定機能を実装しよう 骨格推定を活用してどちらの手を挙げているか検知してみよう 顔の部位を推定するアプリを作ってみよう 顔の部位を推定して目線を判定するアプリを作ってみよう 2-2 骨格顔推定AIを紐解こう 骨格推定AIの中身を知ろう 複数のデータを骨格推定してAIの予測結果を理解しよう 顔の部位推定AIの中身を知ろう ■ 3 写真の画風を変えるAIでアプリを作ってみよう 3-1 写真の画風を変えるアプリを作成しよう 2つの画像読み込み機能を作成しよう 画風変換機能を実装しよう アニメ風画像に変換するアプリを作ってみよう アニメ風画像に変換するアプリを改良してみよう 3-2 画風変換AIを紐解こう 画風変換AIへの入力データを知ろう 画風変換AIを実行しよう アニメ風変換AIを見てみよう コラム②:対談「教育現場でどう役に立つのか?」 ■ 4 テキストを単語に分割するAIでアプリを作ってみよう 4-1 どんな単語が含まれているか可視化するアプリを作成しよう 文字を入力できるようにしよう 単語を分割してみよう 単語に関する情報を抽出してアプリを拡張しよう CSVに書かれている文章の中身を可視化するアプリに拡張しよう 4-2 形態素解析を紐解こう 形態素解析をやってみよう 係り受け/固有表現抽出をやってみよう 形態素解析をつかいこなそう ■ 5 類似文章を検索するAIでアプリを作ってみよう 5-1 類似文章を検索するアプリを作成しよう 2つの文章の類似度を測定するアプリを作成しよう 類似文章を検索するアプリに拡張しよう 5-2 言語系AIによる文章の特徴量化と類似度計算を紐解こう 単語集計で文章を特徴量化してみよう 単語分散表現による特徴量化を体験しよう コラム③:対談「子どもたちに向けて」 ■ 6 OpenAIのGPTを活用したアプリを作ってみよう 6-1 GPTを活用したアプリを作成してみよう GPTの基本知識を押さえよう OpenAIのAPIを使用する準備を整えよう プログラムを生成してくれるアプリを作成しよう 6-2 GPTの利用方法について深堀りしてみよう GPT3.5モデルの特徴を確認しよう パラメータによる違いを確認しよう 様々な利用用途を試してみる API単体で利用する場合の留意点を押さえよう ■ 7 OpenAIの画像生成AIを活用したアプリを作ってみよう 7-1 画像を生成するアプリを作成しよう OpenAIの画像生成に関する基本知識を押さえよう 画像を生成してくれるアプリを作成しよう GPTと組み合わせたアプリに拡張しよう 7-2 画像生成(DALL・E)の利用方法について深堀りしてみよう 画像生成の基本的な使い方を押さえよう 画像生成のやり方を変えてみよう 言語の入れ方や種類を工夫してみよう コラム④:対談「プログラミングを他業種の人が習得する」
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。
AIのプロ×外資コンサルタント直伝!生成AI時代の「仕事術」「身につけるべきスキル」「世界がどう変わるか」がいっきにわかる 外資系コンサルが仕事で使うプロンプトを公開!これから絶対身につけるべき8つスキルとは?業界&業種別にこれからどうなるかもわかる!生成AIやChatGPTの原理&使い方からリスク対策方法、身につけるべきスキルまで、外資系コンサル(ビジネスのプロ)かつAIのプロだから書ける超実践的仕事術!インターネット登場以来の衝撃と言われる「生成AI時代」をサバイバルするスキルと知識がこれ一冊ですべてわかる!! PART1 仕事術編 CHAPTER 1 ツールとしての生成AIの活用 CHAPTER 2 生成AI時代に求められるスキル CHAPTER 3 生成AIにおけるリスクと対策 PART2 仕事の未来編 CHAPTER 4 生成AIがもたらす4つの革命 CHAPTER 5 生成AIの社会へのインパクト【業界編】 CHAPTER 6 生成AIの社会へのインパクト【職業・生活編】 CHAPTER 7 生成AIのもたらす未来
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。
Pythonの基礎をしっかりと学べる構成になっていて、プログラミング初心者にも取り組みやすい内容。基本的な文法から実際に使えるスクリプトまで、ステップバイステップで解説されているため、無理なく進められます。増補改訂版として新たなトピックも追加されており、実践的なスキルを習得したい人にぴったりです。
Pythonを学びはじめる際に最初に読む本として最適。非常に分かりやすく基礎の基礎から学べる。
話題の画像生成AI「Stable Diffusion(ステイブル ディフュージョン)」はじめての入門書! 図解入り解説! 話題の画像生成AI「Stable Diffusion(ステイブル ディフュージョン)」 はじめての入門書! わかりやすい図解入り解説! 話題の画像生成AI「Stable Diffusion(ステイブル ディフュージョン)」 はじめての入門書! わかりやすい図解入り解説!
強化学習編
強化学習のイメージを掴むのに最適な本です。難しい理論や細かい実装テクニックなどは端折って、"強化学習って何をしているの?"を誤魔化すことなく0から説明しています。取り扱っているトピックの範囲は狭いですが、強化学習の基礎的なトピックに対して深く堅い普遍的な理解が得られます。 著者は他分野でもゼロつくシリーズとして高品質な書籍を量産していますが、こんなに広い分野に対して正しい解釈と体系を構築できることに畏怖の念を抱いてしまいます。
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!
ロボット・人工知能の進展がもたらしうる社会の変化に対し、法学からの知見を提示する。 ロボット・人工知能の進展がもたらす社会の変化に期待が高まる一方で,その悪影響も懸念されている。本書は,現在生起しつつある問題から近未来に起きうる問題までを視野に入れ,法学からの知見を提示するものである。 第1章 ロボット・AIと法をめぐる動き(宍戸常寿) 第2章 ロボット・AIと法政策の国際動向(工藤郁子) 第3章 ロボット・AIと自己決定する個人(大屋雄裕) 第4章 ロボット・AIは人間の尊厳を奪うか?(山本龍彦) 第5章 ロボット・AIの行政規制(横田明美) 第6章 AIと契約(木村真生子)―ロボット・AIと競争法―(市川芳治) 第7章 自動運転車と民事責任(後藤元) 第8章 ロボットによる手術と法的責任(弥永真生) 第9章 ロボット・AIと刑事責任(深町晋也) 第10章 AIと刑事司法(笹倉宏紀) 第11章 ロボット・AIと知的財産権(福井健策) 第12章 ロボット兵器と国際法(岩本誠吾)
学問からビジネス、カルチャーと多様な領域で革新を起こしつつある生成AIについて、11人のトップランナーが多数の図版を用いてかみくだいてレクチャーする。原理論から各界での活用例、著作権などの法的課題といった主要な論点を凝縮した一冊。 プロローグ 喜連川 優 第1部 生成AIの原理と課題 第1章 大規模言語モデルを研究する基盤――LLM-jp 黒橋禎夫 1 ChatGPTとは 2 LLMの歴史 3 LLMと外部知識ツール 4 LLMに関する懸念 5 LLM-jp(LLM勉強会)の活動 6 LLMの研究開発 第2章 NICTのLLMとその周辺 鳥澤健太郎 1 NICTのテキスト生成AI開発 2 LLMによる未知のリスク 3 LLMに議論はできるか 4 学習用データの重要性 第2部 生成AIの利活用 第3章 生成AIの活用と懸念に対する対策 井尻善久 1 AIの進化 2 LINEでの生成AI開発 3 社会から理解される生成AIの応用に向けて 第4章 言語生成AIの弱点――なぜChatGPTは計算が苦手なのか 湊 真一 1 算数が苦手なChatGPT 2 ChatGPTの仕組み 3 組合せ爆発という壁 4 計算手順を理解することの難しさ 第5章 画像生成AIとその利活用 相澤清晴 1 テキストからの画像生成例 2 画像生成AIの技術発展の方向 3 一般 vs プロフェッショナル 4 画像生成AIの爆発的成長 5 テキストからの画像生成の2つのブレークスルー 6 CLIP――VLモデル(OpenAI) 7 画像-言語ペアの大規模データセット 8 拡散モデル(Diffusion Model) 9 テキストによる条件づけ 10 生成条件の広がり 11 テキストからの画像生成のモデル規模 12 画像生成モデルの発展と生成モデルの影響 第6章 生成AIとマンガ制作――制作における生成AIのリアル:2023年夏 小沢高広 1 生成AIとどう関わるか? 2 生成AIで何ができるの? 3 生成AIにマンガは描けるの? 4 文章生成AIをマンガに使おう! 5 画像生成AIをマンガに使おう! 6 今後の展望 第7章 画像生成AIを用いたブランドの創出 黒越誠治 1 生成AIによるブランド創出プロセス 2 バリエーションを生成する 3 デザインの課題を解決する 4 職人という価値 第8章 生成AIと日本古典籍 カラーヌワット・タリン 1 くずし字認識アプリ・みをの開発 2 古典籍への応用 3 残された課題 第3部 生成AIと法 第9章 LLMの法的課題 宍戸常寿 1 G7広島AIプロセスの現状 2 OECD報告書 3 個人情報保護 4 政府の利用とセキュリティー 5 プライバシーと差別 6 AI開発者、特に基盤モデルの透明性確保とリスク評価 第10章 生成AIと著作権 奥邨弘司 1 AIが生成した表現の著作物性 2 機械学習と著作権 3 生成表現による著作権侵害 第11章 生成AIにおける法的推論への適応限界 佐藤 健 1 生成AIの法的推論への応用の問題点について 2 ChatGPTで日本の司法試験の問題を解いてみた 3 ChatGPTに起因するその他の法律応用の問題について 4 生成AIの法的応用への解決――記号処理系AIとの融合
初心者向けにプログラミングの基本を会話形式で楽しく学べる本です。プログラムの仕組みがイメージしやすく、キャラクターとのやり取りを通じて、複雑な概念もスムーズに理解できる内容になってます。プログラミングに全く触れたことがない人でも、無理なく始められる工夫がいっぱいで、Pythonの基礎を楽しみながら身につけたい人におすすめ。
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!
『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。
Pythonをしっかり学びたい人向けの本格的な入門書です。基礎から応用まで幅広いトピックをカバーしており、実際に手を動かしながら理解を深められるよう工夫されています。独習スタイルに特化しているため、自分のペースで着実に学びたい人におすすめ。豊富なコード例や練習問題もあり、プログラミングの実力を着実に高めることができます。
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。
【倍速講義】は時間効率を重視する忙しいビジネスパーソンのためのシリーズです。 【倍速講義】は時間効率を重視する忙しいビジネスパーソンのためのシリーズです。話題のテーマや知っておくべき教養・スキルが、タイパ抜群の見るだけレイアウトでわかります。ChatGPTの何がすごいのか? どうやって質問を投げるのか? といった基本的なトピックから、いま注目される背景、ビジネスへの活用、利用上の問題点まで、「1テーマ45秒」で押さえておきたいポイントを把握できます。 Chapter 1 ChatGPTは何がすごいのか Chapter 2 AIへの注目が高まっている背景 Chapter 3 AI時代にひそむリスク Chapter 4 AIをどう使いこなしていくか Chapter 5 ビジネスを変えるAI