OpenCVの開発者によるベストセラー書の改訂版で、最新のC++インタフェースに対応しています。OpenCVはロボット視覚システムや顔認証、セキュリティ監視、自動運転車など多様な分野で使用されており、本書では基礎から画像処理技術や機械学習まで詳細に解説しています。関数リファレンスとしても利用可能です。著者にはOpenCVの基礎を築いたエンジニアや研究者が含まれています。

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。

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、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、デジタルカメラの顔認識技術など身近な画像認識技術の基礎から深層学習を用いた応用手法までを詳しく解説しています。著者の原田達也教授が、画像認識の現状や未来の展望を網羅しており、機械学習の理論やアルゴリズムを学ぶための優れたリソースです。内容は、局所特徴、統計的特徴抽出、畳み込みニューラルネットワーク、物体検出など多岐にわたります。データサイエンスや機械学習に興味のある学生や研究者に最適な一冊です。

『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。

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、デジタル画像処理の基礎から最新技術までを体系的に学べる入門書です。自動運転やAIの進展に対応した内容に改訂され、初版のわかりやすい解説が維持されています。目次には、画像の基礎、カラー画像、フィルタ処理、圧縮技術、AIと画像認識などが含まれ、幅広い応用分野をカバーしています。著者は岐阜大学の山田宏尚教授で、画像処理やメカトロニクスの専門家です。

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、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。

この書籍は、領域特化アーキテクチャについての新しい章を追加し、具体的な実用DSA（Google Tensor Processing Unit、Google Pixel Visual Core、Intel Nirvana Neural Network Processor、Microsoft Catapult）を解説しています。また、ウェアハウススケールコンピューティングに関する章も最新の情報で更新されています。著者には、スタンフォード大学名誉学長のジョン・L・ヘネシーと、Googleのデイビッド・A・パターソンが含まれています。

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、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。

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、プログラミング入門に人気のスクラッチを利用した100のサンプルプログラムを収録した事例集です。簡単なものから教科別の教材、ゲームまで多様なテーマが含まれており、個人の自習や教育者の教材として最適です。内容は総ルビ付きで子どもにも使いやすく、小学校のプログラミング教育にも対応しています。著者は教育工学やプログラミング教育に従事する専門家です。

本書は、ディープラーニングに必要な数学の知識をわかりやすく解説した入門書です。豊富な図解と具体例を用いて、基本からしっかり学べる内容になっています。ディープラーニングに興味がある人にとって必携の一冊です。著者は涌井良幸と涌井貞美で、両者とも教育やライティングの経験があります。

本書は『高校数学でわかるシリーズ』の第5弾で、フーリエ変換の原理を高校レベルの基礎知識で理解できるように解説しています。理系学生にとって必須の内容で、フーリエ級数やラプラス変換なども含まれています。著者は竹内淳で、理学博士としての専門知識を活かし、わかりやすく数学をマスターすることを目指しています。

本書は、Raspberry Piを使った電子工作の入門書で、OSのセットアップからLinuxの基本操作、プログラミング、実践までを初心者向けに詳細に解説しています。特に図解を多用し、予備知識がなくても理解しやすい内容になっています。各章ではRaspberry Piの操作や応用方法を紹介し、付録にはLinuxコマンドのリファレンスも含まれています。著者は電子工作やLinux関連の専門家で、教育活動にも力を入れています。

本書は、データサイエンスやウェブ開発などで人気のPythonの入門書で、6年ぶりに改訂された『入門 Python 3』の最新版です。プログラミング初級者向けに、Pythonの基礎から応用までをわかりやすく解説しており、Python 3.9に対応し新機能も追加されています。内容は基礎、実践、付録に分かれており、リファレンスとしても役立ちます。

本書は、Linuxの基本的な仕組みや動作をフルカラーで解説したもので、プロセス管理、メモリ管理、ファイルシステム、仮想化、コンテナなどのテーマを含みます。豊富なグラフや図解を用いて、実験結果を視覚的に示し、難しい理論に踏み込まずに理解を助けます。また、ソースコードはC言語からGo言語とPythonに更新され、現代のLinuxの理解を深める内容となっています。著者はLinuxカーネルの開発に従事した経験を持つ専門家です。

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。

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。

この書籍は、ディープラーニングの理論的基礎と応用技術を詳しく解説しています。著者は、機械学習の基礎を扱った前著『はじめてのパターン認識』の著者であり、ディープラーニングが近年の技術として広く利用されるようになった背景や成功要因を探ります。内容は、誤差逆伝搬法や自動微分、最適化技法、さまざまなネットワーク構造（CNN、VAE、GAN、RNN、Self-AttentionとTransformer）についても網羅しています。機械学習分野の急速な進化に対応するための深い理解を促す一冊です。

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。

本書は、コンピュータに関わる全ての人を対象にした線形代数の参考書であり、専門的な知識を持たない読者にも理解しやすく線形代数の本質を伝えることを目的としています。内容は、ベクトルや行列から始まり、逆行列、固有値、コンピュータでの計算方法などを網羅しており、数学的な考え方を促進します。著者は東京大学出身の平岡和幸と堀玄です。

本書は、深層学習に関する改訂版のベストセラーで、トランスフォーマーやグラフニューラルネットワーク、生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、理論的な証明がなくても納得できる説明を重視し、実用性を考慮した内容を提供。全12章で、基本構造から各種学習方法、データが少ない場合の対策まで幅広く網羅しています。著者は東北大学の教授であり、実務家との共同研究の経験も反映されています。

本書は、プログラミング言語Pythonの初心者向け入門書で、プログラミングの基本概念や文法をわかりやすく解説しています。未経験者や挫折した人、スキルアップを目指す人に適しており、実際に手を動かしながら学べる演習も豊富に含まれています。豊かなカラー図解とイラストで、プログラミングの「読み方」「書き方」「しくみ」を理解できる内容です。著者はテクニカルライターで、主にプログラミングやセキュリティに関する記事を執筆しています。

本書は、ExcelやGoogleスプレッドシートの操作をPythonを使って自動化・効率化する方法を解説しています。プログラミング初心者にも理解しやすい内容で、データ収集や分析、グラフ作成などの業務をプログラムで処理する方法を学べます。著者は、プログラミングの基本から応用までを網羅しており、業務の自動化を促進する内容となっています。

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、Pytorchを用いて実用的なAI開発手法を紹介しています。さまざまなAI機能（画像認識、異常検出、物体検出、顔認証など）を解説し、公開されているモデルを活用したり、転移学習やファインチューニングを通じて効率的な開発を行うことを目指しています。著者は機械学習エンジニアの坂本俊之氏で、AIを用いた業務改善やシステム設計に携わっています。

本書は「Raspberry Pi3」と「Python3」に完全対応した「みんなのRaspberry Pi入門」シリーズの第4版です。豊富な写真と図を用いて、初心者でも理解しやすいようにRaspberry Piの使い方やPythonプログラミングの基礎を丁寧に解説しています。プログラミング未経験者にも適した内容で、電子工作に関する知識も提供しています。

本書は、機械学習の基本から先進的な手法までを網羅したロングセラーのPyTorch版で、理論や数式も解説しています。前半ではscikit-learnを用いた基本的な手法やデータ前処理、後半ではPyTorchを使ったディープラーニング手法（CNN、RNN、Transformerなど）を詳述。新たにTransformerアーキテクチャやグラフニューラルネットワークに関する章も追加され、実践的な知見が得られる内容となっています。著者は機械学習の専門家で、実装を通じて理解を深めることを目的としています。

本書は、自然言語処理（NLP）におけるBERTモデルの理解を深めるための解説書です。Attention機構やTransformerアルゴリズムを含む技術的な基礎から、実務に役立つコードや代表的なタスクの解説まで幅広くカバーしています。著者はNLPの専門家で、技術開発やビジネス適用の経験が豊富です。内容は、NLPの基礎知識、技術解説、BERTの詳細、環境構築、実践的なタスク、練習問題、ビジネス適用の課題と解決策に分かれています。

本書は、自然言語処理（NLP）におけるTransformerの基礎を解説し、BERTやGPT2などのAI技術の実装を通じて理解を深める内容です。具体的には、Transformerの概念、Self-Attention、実装方法、BERTによるテキスト分類や文章抽出、GPT2を用いた抽象的な文章要約について詳述されています。著者は機械学習エンジニアの坂本俊之氏です。

本書は、Excelの面倒な作業をPythonで自動化する方法を紹介しており、ビジネスパーソンにとって必読の内容です。手作業を減らし、効率的に業務を進めるためのプログラミングの基本を簡潔に解説しており、初心者でも取り組みやすい構成になっています。サンプルプログラムが提供されており、すぐに業務に応用できる点が特徴です。プログラミング未経験者でも、Excel業務を効率化しながらPythonを学ぶことができるため、業務の自動化とスキルアップを同時に目指せます。

本書は、プログラミングを独学で学ぶための効果的な学習方法を紹介しています。プログラミングに興味があるが何から始めればよいかわからない人や、学習がうまくいかないと感じている人に向けて、具体的な学習ステップや作品別の学習ルートを提案しています。著者は自身の経験をもとに、適切な学習法が成果に繋がることを強調し、プログラミングをスキルとして身につける手助けをすることを目的としています。

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。

この書籍は、Pythonを用いたクローリングとスクレイピングについて、入門から実践までを解説しています。データ収集、解析、機械学習までのプロセスを基本から学べ、初心者でも理解しやすい内容です。最新のライブラリにも対応しており、効率的なWebデータの収集と解析技法を網羅しています。著者はソフトウェアエンジニアの加藤耕太です。

第３版では最新の情報環境との付き合い方や活用法に関する内容を追加。文献表記の書式についても一新した。 第３版では最新の情報環境との付き合い方や活用法に関する内容を追加。文献表記の書式についても一新するとともに、既刊「アカデミック・スキルズ」シリーズのどの部分を参照したらよいかについても追記した。 ▼大学生向け学習指南書のベストセラーを8年ぶりに改版！ ▼文献表記の書式も一新するとともに、既刊「アカデミック・スキルズ」シリーズとの連携を強化。 累計12万部を超える大学生向け学習指南書のベスト＆ロングセラーを8年ぶりに改版。 ノートの取り方や情報の整理法など、大学生の学習の基本を押さえた構成はそのままに、第3版では最新の情報環境との付き合い方や活用法に関する内容を追加。文献表記の書式についても一新するとともに、既刊「アカデミック・スキルズ」シリーズのどの部分を参照したらよいかについても追記した。 第3版の出版にあたって 第１章　アカデミック・スキルズとは 　1. アカデミック・スキルズとは 　2. 「知」とは、「教養」とは 　3. 「知」と「教養」を伸ばす 　4. 問いを立てる――研究の出発点 　5. 研究テーマの三箇条 　6. 出発にあたって知っておくべき大切なことがら 第２章　講義を聴いてノートを取る 　1. 大学の講義の特徴とノート・テイキング 　2. 何のためにノートを取るか 　3. ノートを取ることは「人間観察」でもある 　4. 具体的なテクニック 　5. 良い聴き手となるために 第３章　情報収集の基礎――図書館とデータベースの使い方 　1. 情報に対するアカデミックな態度 　2. 文書資料の種類、特徴、利用法 　3. ウィキペディアについて 　4. 資料検索の方法――データベース活用法 　5. 文献一覧をつくる 　6. 文書以外の情報収集――実地調査、データ収集 第４章　本を読む――クリティカル・リーディングの手法 　1. 本を読み始めるにあたって 　2. 批判的・論理的思考 　3. クリティカル・リーディング（批判的読解）とその練習 第５章　情報整理 　1. 記録することの大切さ 　2. 紙と情報機器を駆使したノートの作成方法 　3. 情報カードのつくり方の一例 　4. レポート、プレゼンテーション作成準備の最終段階：アウトライン 　をつくる 　5. KJ法について 第６章　研究成果の発表 　1. 研究のアウトプット 　2. 学問的問いとは何か 　3. 明晰かつ論理的であること——論理を曇らせる禁じ手について 　4. デジタル情報技術とアカデミック・スキルズについて 第７章　プレゼンテーション（口頭発表）のやり方 　1. プレゼンテーション（口頭発表）について 　2. プレゼンテーションのツール 　3. その他の大切なこと 第８章　論文・レポートをまとめる 　1. 論文・レポートを書くとは 　2. 引用の仕方、注の付け方 　附録　書式の手引き

本書は、ゲーム開発のノウハウをゼロから学べるPythonを使用した解説書です。ゲーム開発に特化し、プログラムの動きや面白さを理解することができます。対象はゲーム業界を目指す学生や自作ゲームを発表したい人などで、初心者でも安心して学べるように基礎知識やプログラミングの基本を詳しく解説しています。豊富な教材や特典もあり、幅広いジャンルのゲーム作成を通じてスキルを向上させることが期待できます。著者は経験豊富なゲームクリエイターで、教育活動も行っています。

本書は、Pythonプログラミングを初心者向けに解説した絵本スタイルの入門書です。コンパイラを使わずに実行できるインタープリタ型言語であるPythonの基本から、リストや関数などの特徴的な機能までを、イラストを多用しながら短く分かりやすく説明しています。予備知識がなくても理解できる内容で、プログラミングの基礎やオブジェクト指向の基本も学べます。全8章で構成されており、実践的なサンプルも含まれています。

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、Pythonの実践的な使い方を紹介するもので、特に業務での利用に不安を感じている初心者や中級者を対象としています。Pythonの基本文法から、データ構造、関数、クラス、モジュール、並行処理、ユニットテストなど幅広いトピックを扱い、汎用性の高い言語としての特性を生かした実例を解説します。著者は陶山嶺で、Pythonコミュニティに積極的に参加しながら技術を深めています。

この書籍は、画像や自然言語処理に関する機械学習コンテストを通じて深層学習の知識を習得するためのガイドです。内容は、機械学習コンテストの基礎、探索的データ分析、モデル作成・検証、画像分類、画像検索、テキスト分類について詳しく説明されています。著者たちは、コンテストでの豊富な経験を基にしたスキルアップのノウハウを提供しており、実践的なアプローチが強調されています。

本書は、Pythonを使用する開発者向けに、実務でのツールやテクニック、ベストプラクティスを解説しています。内容は、Pythonの現状、構文のベストプラクティス、パッケージ作成、コードデプロイ、他言語との連携、ドキュメント作成、テスト駆動開発、最適化、並行処理、デザインパターンなど多岐にわたり、先進的な開発ノウハウを学ぶことができます。著者はPythonに精通したエンジニアたちで構成されています。

『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Pythonプログラミングの入門書で、初心者向けに開発環境のインストールから基本的な概念や構文、オブジェクト指向、ファイル操作までをわかりやすく解説しています。実際のアプリケーション作成手順も紹介されており、実践的な知識を短時間で習得できます。著者は伊藤裕一氏で、データセンターテクノロジーの専門家です。

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。

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、Pythonを使ってビジネスの定型作業を自動化する方法を紹介しています。具体的には、ExcelやWordのデータ処理、Webブラウザの操作、メールやSNSの送信などを自動化する手法が解説されています。各章では具体的なサンプルコードが提供され、Pythonの基本文法も丁寧に説明されているため、初心者でも理解しやすい内容になっています。実行環境はWindows、macOS、Linuxに対応しており、巻末には文法のまとめもあります。著者はプログラマーのクジラ飛行机です。

この書籍は、機械学習と深層学習を用いた画像認識の仕組みやその活用事例について解説しています。内容は、画像認識の基本、機械学習と深層学習の基礎、最先端技術（転移学習、物体検出、画像セグメンテーションなど）にわたり、公共施設や病院、工場での具体的な応用例を紹介しています。著者は川島賢氏で、情報技術に関するコンサルティングや開発に従事しています。

この書籍は、人気のオンライン講座を基にしたPythonプログラミングの学習書で、基礎から応用までを網羅しています。著者はシリコンバレーで活躍するエンジニアで、海外でも通用するプログラミング技術を伝授。独学をサポートする無料サンプルコードやエンジニアのキャリア戦略も紹介されており、実践的な内容が充実しています。12万人以上が受講した講座を元にしたこの一冊は、海外での活躍を目指す人にとっての道しるべとなるでしょう。

多くの企業がDXによる経営改革に取り組もうとするものの、道なかばにして担当チームの解散、プロジェクトの中止に追い込まれてきました。一方で、着々とビジネス環境をデジタル化し、データを活用してきた企業は、競合に対して優位性を発揮しています。両者が明らかに異なるのは「データをもとに意思決定できているか」どうかです。本書では、「データで話す組織」づくりを通じて、その先にあるDXを実現するための基礎を解説していきます。競合への優位性を確立するために組織が持つ能力を「ケイパビリティ（capability）」と呼ぶことがあります。本書では、データを活用したいと考える組織が備えるべきケイパビリティを次の4つに整理して、それぞれ解説します。・課題発見力・人材力・データ力・施策実行力また、一足飛びにAIやデータサイエンスに取り組んでも、基礎ができていない／用意ができていないために、うまくいかないことがあります。データ活用を考える組織は次の3つのフェーズを一段ずつ越えていくことをおすすめします。・デジタル化・データ分析・AI・データサイエンス自社がどのような状態なのかを照らし合わせ、どのケイパビリティに取り組めば、次のフェーズに進むことができるかがわかります。他社との競争が続く中で、データの利活用を避けることはできません。本書を手に、一歩一歩着実にデータ活用による経営改革に踏み出してください。 会社をデータの力で変えたい方を応援する一冊 データで話す組織をおすすめする理由 本書の読み進め方とケイパビリティについて フェーズにより異なる専門チーム 第1章 データで話す組織づくり 本章に取り組むメリット 1-1 一歩ずつデータ活用力を上げる長期スパンでの文化醸成 1-2 「データで話す組織」を追求する戦略的意義 1-3 「データで話す組織」づくりのアプローチ 1-4 予算・リソースに応じたプロジェクトの進め方 1-5 データ活用による価値創出と継続の重要性 コラム タクシー業界でのデジタル化とデータ分析技術の活用 コラム ワークマンでのデータ活用の軌跡 第2章 現状把握とデジタル化 本章に取り組むメリット 2-1 社内業務の把握 2-2 意思決定プロセスの把握 2-3 事業課題の把握 2-4 アクションのための情報収集 2-5 情報システム部門の把握 2-6 ステークホルダーの把握 2-7 外部人材の活用 2-8 情報セキュリティの把握 2-9 社内システムの把握 2-10 データの把握 2-11 システムによる課題解決の実践 2-12 いつでも振り返れるように現状を整理 第3章 データ分析チームの組成 本章に取り組むメリット 3-1 分析テーマの選定 3-2 類似事例の調査と比較 3-3 ビジネスフレームワークの活用 3-4 データ分析チームを構成する人員 3-5 兼任担当者から専任へ 3-6 データ理解とデータ整備 3-7 定常モニタリングとBIツールの用途 3-8 データの伝え方 3-9 効果の計測 コラム データ分析組織の継続 コラム データ基盤の重要性 第4章 AI・データサイエンスの応用 本章に取り組むメリット 4-1 統計・AIモデルでできること 4-2 統計・AIモデルにおける課題設定 4-3 データ分析人材のスキルセットと獲得戦略 4-4 育成のためのしくみづくり 4-5 評価体系の構築 4-6 AI・統計モデルのためのデータ選定 4-7 モデルの評価 4-8 MLOps コラム 中央集権型かデータの民主化か 付録A 分析テーマ集 付録B 参考書籍・Web資料

本書は、GAN（敵対的生成ネットワーク）の基礎から実装までを解説する入門書です。著者は、実物に近い画像生成を可能にするこの技術を、Jupyter Notebooksを用いてPythonやKerasで実装しながら学べるようにしています。対象読者は、機械学習やニューラルネットワーク、Pythonに一定の経験を持つ人々で、数学的な理論は最小限に抑えられています。全体を通じて、GANの可能性を理解し、新しい応用を見出す力を養うことを目的としています。内容は、入門、発展的な話題、実用化に分かれており、具体的な応用や将来の展望も触れています。

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、インターネット上のデータを効率的に収集するためのクローリングとスクレイピングの手法を解説しています。ExcelとVBAを使用して、データ収集を簡単かつ実用的に行う方法を紹介しており、基礎知識から具体的な操作方法まで幅広くカバーしています。著者はフリーソフトの開発者であり、情報学の専門家です。

『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、自然言語処理の応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）に焦点を当て、深層学習の活用方法を実践的に解説しています。各章では、自然言語処理のアプローチ、ニューラルネットの基礎、深層学習の発展、応用技術、汎化性能向上の手法、実装方法などが詳述されています。著者は、実務経験を持つ研究者であり、実装上の工夫に関する内容も充実しています。データサイエンス分野に興味のある学生や研究者に向けた参考書です。

プログラミングの基礎からエラー処理、テストコードの書き方まで