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。

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、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。

『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『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、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。

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。

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。

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。

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。

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。

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、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、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。

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。

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。

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。

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」

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、機械学習入門の決定版であり、初学者が効率的にスキルを身に付けるための構成になっています。ゼロから学ぶ人に適した内容で、反復練習を通じて基本的なデータ分析が自分でできる力を養います。数式の羅列ではなく、データ分析のストーリーに沿って手法を紹介し、復習用の一覧も用意されています。また、初心者が直面しがちなエラーの解決策もまとめられており、独学でも安心して学べる工夫がされています。第2版では最新のpandasに対応し、新たに「Polars入門」も追加されています。

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、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、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。

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、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。

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

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、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。

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。

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本書は、機械学習や深層学習の予備知識がない読者を対象に、理論を明快に解説する入門書です。内容は、機械学習と深層学習の基本、ニューラルネットの仕組み、勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、深層強化学習など多岐にわたります。著者は、理論的な基礎を重視し、学びやすい形式で解説しています。

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、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。

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

『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。

『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。

【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

フレームワーク編

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。