『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。

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。

本書は、機械学習の理論とPythonプログラミングを解説したベストセラーの第3版です。分類や回帰から深層学習、強化学習まで幅広くカバーし、scikit-learnやTensorFlowに対応。新たに敵対的生成ネットワークと強化学習の章を追加し、内容を刷新しています。著者陣の豊富な経験に基づく実践的な知識を学べる一冊で、機械学習の理解を深めるための重要なリソースです。

本書は、プログラミング初心者向けにリニューアルされた「いちばんやさしいPythonの本」で、最新のPython 3に完全対応しています。イラストやサンプルが豊富で、オブジェクト指向やWebアプリ開発、データ処理の基本も学べます。新たに2章が追加され、プログラミングの楽しさと効率化の重要性を伝え、読者がスキルを身につける手助けをします。著者は東京大学の辻真吾氏で、Pythonの普及活動にも力を入れています。

著者シーナ・アイエンガーの最新刊は、思考と課題解決のメソッドを提供するもので、13年ぶりの新作です。彼女は「発想する」とは「選び抜く」ことであり、成功するアイデアには共通の「型」があると主張します。本書では、課題を選び、分解し、望みを比較するなどの6つのステップを通じて創造的な思考を促進する方法が紹介されています。著者は、ブレインストーミングの効果を否定し、アイデアの質は脳内の「ピース」の質に依存すると述べています。

本書は、Googleの研修プログラム「サーチ・インサイド・ユアセルフ（SIY）」を通じて、なぜ同社の社員が楽しく創造的に働けるのかを探る内容です。SIYは、科学に基づいたマインドフルネスの実践を提供し、自己認識、創造性、情動的知能を高める技法を紹介しています。著者のチャディー・メンは、プログラムの開発者であり、他の企業や大学でも採用されています。読者は、短時間でできる実践から本格的な方法まで、さまざまな能力を向上させる手法を学ぶことができます。

「人間力」など漠然と語られがちな非認知能力を心理特性の集合概念として明快に解説。教育や保育の現場で育む可能性を展望する。 「人間力」など漠然と語られがちな非認知能力を心理特性の集合概念として明快に解説。誠実性，グリット，自己制御，楽観性，レジリエンス，マインドフルネスなどを取りあげる。教育や保育の現場で育む可能性も展望する。 ヘックマン『幼児教育の経済学』(2015)や ポール・タフ『私たちは子どもに何ができるのか』(2017)の邦訳で 一気に注目され，学習指導要領（平成29年3月告示）をはじめ， わが国の教育政策に多大な影響を与えた概念， 「非認知能力」とは一体何であったのか？ 非認知能力とは何か。「人間力」「やりぬく力」など漠然とした言葉に拠らず，心理学の知見から明快に論じる。誠実性，グリット，好奇心，自己制御，楽観性，レジリエンス，マインドフルネスなど関連する15の心理特性を取りあげ，教育や保育の現場でそれらを育む可能性を展望。非認知能力を広く深く知ることができる一冊。 白梅学園大学名誉教授　無藤　隆氏 推薦！ 「非認知能力」とは何か。心理学で実証された15種類の心理特性から， ①非認知能力は教育可能である， ②その教育は望ましい成果（学力や健康・幸福・社会的活動）につながる。 本書から多くを学ぶことができた。 広く教育・保育の関係者に勧めたい。 【主な目次】 序章　非認知能力とはなにか 1章　誠実性 2章　グリット 3章　自己制御・自己コントロール 4章　好奇心 5章　批判的思考 6章　楽観性 7章　時間的展望 8章　情動知能 9章　感情調整 10章　共感性 11章　自尊感情 12章　セルフ・コンパッション 13章　マインドフルネス 14章　レジリエンス 15章　エゴ・レジリエンス 終章　非認知能力と教育について ●まえがき 序章　非認知能力とは １章　誠実性　――　課題にしっかりと取り組むパーソナリティ 　　１節　誠実性とは 　　２節　誠実性の基礎研究 　　３節　誠実性を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 ２章　グリット　――　困難な目標への情熱と粘り強さ 　　１節　グリットとは 　　２節　グリットの基礎研究 　　３節　グリットを伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 ３章　自己制御・自己コントロール　――　目標の達成に向けて自分を律する力 　　１節　自己制御・自己コントロールとは 　　２節　自己制御・自己コントロールの基礎研究 　　３節　自己制御・自己コントロールを伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 ４章　好奇心　――　新たな知識や経験を探究する原動力 　　１節　好奇心とは 　　２節　好奇心の基礎研究 　　３節　好奇心を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 ５章　批判的思考　――　情報を適切に読み解き活用する思考力 　　１節　批判的思考とは 　　２節　批判的思考の基礎研究 　　３節　批判的思考を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 ６章　楽観性　――　将来をポジティブにみて柔軟に対処する能力 　　１節　楽観性とは 　　２節　楽観性の基礎研究 　　３節　楽観性を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 ７章　時間的展望　――　過去・現在・未来を関連づけて捉えるスキル 　　１節　時間的展望とは 　　２節　時間的展望の基礎研究 　　３節　時間的展望を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 ８章　情動知能　――　情動を賢く活用する力 　　１節　情動知能とは 　　２節　情動知能の基礎研究 　　３節　情動知能を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 ９章　感情調整　――　感情にうまく対処する能力 　　１節　感情調整とは 　　２節　感情調整の基礎研究 　　３節　感情調整を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 10章　共感性　――　他者の気持ちを共有し、理解する心理特性 　　１節　共感性とは 　　２節　共感性の基礎研究 　　３節　共感性を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 11章　自尊感情　――　自分自身を価値ある存在だと思う心 　　１節　自尊感情とは 　　２節　自尊感情の基礎研究 　　３節　自尊感情を伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 12章　セルフ・コンパッション　――　自分自身を受け入れて優しい気持ちを向ける力 　　１節　セルフ・コンパッションとは 　　２節　セルフ・コンパッションの基礎研究 　　３節　セルフ・コンパッションを伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 13章　マインドフルネス　――　「今ここ」に注意を向けて受け入れる力 　　１節　マインドフルネスとは 　　２節　マインドフルネスの基礎研究 　　３節　マインドフルネスを伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 14章　レジリエンス　――　逆境をしなやかに生き延びる力 　　１節　レジリエンスとは 　　２節　レジリエンスの基礎研究 　　３節　レジリエンスを伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 15章　エゴ・レジリエンス　――　日常生活のストレスに柔軟に対応する力 　　１節　エゴ・レジリエンスとは 　　２節　エゴ・レジリエンスの基礎研究 　　３節　エゴ・レジリエンスを伸ばすための介入研究 　　４節　教育の可能性 終章　非認知能力と教育について ●あとがき ●用語集 ●引用文献 ●事項索引

本書は、AIの限界と人間の教育の問題を探る内容で、特に「東ロボくん」がMARCHクラスには合格したものの東大には入れなかった事例を通じて、AIが得意とすることと苦手とすることを考察しています。全国の読解力調査によると、多くの中高校生が教科書の文章を理解できておらず、将来的にAIに仕事を奪われる危険性が指摘されています。著者は、教育の改善が必要であるとし、最終章で専門家としての提言を行っています。

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。

この書籍は、自己欺瞞の「箱」からの脱出方法を探る内容で、三部構成になっています。第1部では「箱」に入ることの問題を考察し、第2部では人がどのようにして「箱」に入るのかを探ります。第3部では「箱」から出るための方法や、人との接し方を提案しています。著者は金森重樹で、ビジネスプロデューサーとして活動し、資産形成をサポートする事業を運営しています。

イェール大学の人気講義「シンキング」は、学生たちが思考の限界や脳の癖を学ぶ場であり、毎週多くの参加者が集まる。講義では、流暢性や確証バイアス、損失回避など、思考に影響を与えるさまざまな要因が解説され、知的武装を目指す内容が展開される。著者はイェール大学の心理学教授アン・ウーキョンで、彼の授業は批判的思考を養うことが評価されている。翻訳は花塚恵が担当。

EQの提唱者ゴールマン博士が、コンピテンシー研究の権威ボヤツィス教授と共同で、EQとリーダーシップ、そしてビジネスでの成功の関係を鮮やかに解き明かす。欧米有名企業の実例を豊富に盛り込み、優れた「EQ型リーダー」になる方法をあなたに伝授する。 第1部 六つのリーダーシップ・スタイル(リーダーの一番大切な仕事 共鳴型リーダーと不協和型リーダー EQとリーダーシップ 前向きなリーダーシップ・スタイル-ビジョン型、コーチ型、関係重視型、民主型 危険なリーダーシップ・スタイル-ペースセッター型と強制型) 第2部 EQリーダーへの道(EQリーダーを作る五つの発見 EQリーダーへの出発点 理想のリーダーシップをめざして) 第3部 EQの高い組織を築く(集団のEQをどう高めるか 組織の現実、組織の理想 進化しつづける組織)

「ギブ＆テイク」は、人間の行動を「与える人」「自分優先の人」「バランスを考える人」の3つのタイプに分類し、それぞれの特徴と可能性を分析する著作です。著者アダム・グラントは、与えることが成功につながる新しい常識を提唱し、成功するギバーの行動戦略や人脈の重要性を論じています。彼はペンシルベニア大学ウォートン校の最年少終身教授であり、組織心理学の専門家です。

この書籍は、バブル経済による不良資産の問題を背景に、経営者が理解すべき「儲け」や「お金」の本質を探求しています。著者は、キャッシュベース経営、採算向上、透明な経営などの七つの原則を通じて、実践的な会計学を解説。第一部では基本原則を、第二部では具体的な経営問答を通じて実践的な知識を提供しています。全体を通じて、経営と会計の重要性を強調した内容となっています。

この書籍は、ビジネスパーソンが組織で成功するための「仕組み化」の重要性を説いています。著者の安藤広大は、4400社以上が導入したマネジメント法「識学」のエッセンスを紹介し、精神論ではなくルールに基づく問題解決の必要性を強調しています。内容は責任と権限、危機感、比較と平等、企業理念、進行感など多岐にわたり、トップに立つための思考法を提供します。2023年には年間ベストセラー3位にランクインしました。

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

著者新将命は、20年以上の経営職経験をもとに「社長の仕事」に関する知見を体系化した本を執筆しました。内容は、厳しい環境の中での夢の重要性、社会への貢献、目標設定と実行、社員とのコミュニケーション、後継者育成に焦点を当てています。新氏は、シェル石油やコカ・コーラなどの外資系企業での経営経験を持ち、リーダーシップ開発に取り組んでいます。

データを利益に変える知恵とデザイン

本書は、ナヴァル・ラヴィカントの成功と影響力に迫るもので、彼がアメリカの起業界を変革し、スタートアップ文化を促進した経緯を紹介しています。著者エリック・ジョーゲンソンは、ナヴァルの人生やビジネス哲学を通じて、挑戦者たちにインスピレーションを与える内容を展開。著名なエンジェル投資家であり、シリコンバレーの重要な人物として、彼の言葉や経験は多くの人々に影響を及ぼしています。

この書籍は、数理モデルを用いて現象を理解するための基本的な統計モデルの考え方を、章ごとに異なる例題を通じて解説しています。前半では一般化線形モデル（GLM）の基礎を紹介し、後半では階層ベイズモデル化の手法をRとWinBUGSを用いて具体的に説明します。著者は久保拓弥氏で、生態学のデータ解析に関する統計学的方法を研究しています。

この文章は、イーロン・マスクに関する公式伝記の内容を紹介しています。彼の半生や行動原理、政治やテクノロジーへの影響、特にトランプ政権下での役割に焦点を当てています。マスクのオバマからトランプへの支持転向、ツイッターの買収、EVの未来、米中関係、ウクライナ戦争、スペースXの成功、AIへの恐れなど、多岐にわたるテーマが取り上げられています。彼の壮絶な人生がイノベーションの原動力となっていることが強調されています。

文科と理科両方の学生のために，統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに，統計学の体系的な知識を与えるように，編集・執筆された．豊富な実際例を用いつつ，図表を多くとり入れ，視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した． 第1章 統計学の基礎（中井検裕，縄田和満，松原 望） 第2章 1次元のデータ（中井検裕） 第3章 2次元のデータ（中井研裕，松原 望） 第4章 確率（縄田和満，松原 望） 第5章 確率変数（松原 望） 第6章 確率分布（松原 望） 第7章 多次元の確率分布（松原 望） 第8章 大数の法則と中心極限定理（中井検裕） 第9章 標本分布（縄田和満） 第10章 正規分布からの標本（縄田和満） 第11章 推定（縄田和満） 第12章 仮説検定（縄田和満，松原 望） 第13章 回帰分析（縄田和満） 統計数値表 練習問題の解答

この入門書は、パターン認識について基礎からわかりやすく解説しており、特にRを用いた実行例が含まれているため、実際の応用にも役立ちます。内容は識別規則や学習法、ベイズの識別規則、k最近傍法、サポートベクトルマシンなど多岐にわたり、最後には識別器の性能強化についても触れています。著者は筑波大学の名誉教授、平井有三氏です。

非認知能力とは、成績やIQのように数値で図れる力とは異なり、＜物事にやる気を出して集中する力、粘り強く取り組む力、自分のことを理解する力、自己主張や他者と協力する力＞など、よりよく生きるための力のことです。この本では10代の子どもたちが直面する　家族・友人との関係性、考え方のくせ、自尊感情、心と体の変化の悩みの場面をとりあげました。それぞれのワークを通して、他者との意見や考え方の違いに触れることで視野を広げ、つながりを感じることで孤立の解消や自己理解の深まりなどを感じるきっかけになることを目指しています。

著者は、30,000冊のビジネス書を読破した経験を基に、読書が成功のための最も効果的な手段である理由を解説します。天才たちの思考を学ぶことで、未来を見通す力を得られると述べ、先人の知恵を借りることで凡人でもチャンスを掴むことができると強調しています。本書は、成功に向けたマインドやスキル、転職や起業、お金持ちになるための具体的な方法を紹介し、読者を成長の旅へと導きます。著者は、エリエス・ブック・コンサルティングの代表であり、メールマガジン「ビジネスブックマラソン」の編集長です。

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。

強化学習編

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

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。

この書籍は、地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングを活用して業績を向上させるストーリーを通じて、デジタルマーケティングの基礎を学ぶ内容です。デジタル化を成功させるための条件や、重要な要素（MEO・SEO、データ分析、ECサイト構築、SNS活用など）が解説されています。著者は上野佑馬で、データ分析やデジタルマーケティングの専門家です。

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、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。