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図書 |
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中山清喬, 国本大悟著
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図書 |
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グイド・ファン・ロッサム著 ; 鴨澤眞夫訳
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| 3.
図書 |
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山下哲典著
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| 4.
図書 |
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Alessandro Rubini, Jonathan Corbet著 ; 山崎康宏 [ほか] 訳
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| 5.
図書 |
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山田祥寛著
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| 6.
図書 |
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柴田望洋著
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| 7.
図書 |
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Matt Richardson, Shawn Wallace著 ; 船田巧訳
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概要:
話題は教育用低価格コンピュータのコンパクトな入門書。ハードウェアの概要と、Linux、Python、Scratchの基本を解説。Raspberry PiとArduinoの接続も解説!
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| 8.
図書 |
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上田悦子, 小枝正直, 中村恭之著
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| 9.
図書 |
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島和之編著
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| 10.
図書 |
図書
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高橋征義, 後藤裕蔵著
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| 11.
図書 |
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高橋麻奈著
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| 12.
図書 |
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フィックスターズ著
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| 13.
図書 |
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Rasmus Lerdorf, Kevin Tatroe, Peter MacIntyre著 ; 高木正弘訳
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| 14.
図書 |
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David Sklar著 ; 桑村潤, 廣川類訳
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| 15.
図書 |
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高橋征義, 後藤裕蔵著
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| 16.
図書 |
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Shelley Powers著 ; 武舎広幸, 武舎るみ訳
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| 17.
図書 |
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粂井康孝著
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| 18.
図書 |
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Ed Burnette著 ; 長尾高弘訳
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| 19.
図書 |
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中植正剛, 太田和志, 鴨谷真知子著
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概要:
プログラミングのポイントとScratchの操作がわかる。
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| 20.
図書 |
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久保隆宏著
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概要:
Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。コードが公開されているから、すぐ実践できる。実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。
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| 21.
図書 |
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島和之編著
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| 22.
図書 |
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矢沢久雄著
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概要:
本当に必要なことだけを凝縮!知識ゼロからプログラムが作れる!豊富な図解・イラスト、現場のコツを伝授。GUI開発も解説。文法だけで終わらない新しい教科書。
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| 23.
図書 |
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水口克也著
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概要:
愉快なキャラクターたちの会話と、図解イラストによって、初心者でもC言語の基礎知識とプログラミング方法が楽しく学べます。
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| 24.
図書 |
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池田成樹著
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| 25.
図書 |
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Martin Odersky, Lex Spoon, Bill Venners著 ; 長尾高弘訳
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| 26.
図書 |
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小枝正直, 上田悦子, 中村恭之著
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概要:
理論と実践のバランスがよく、「はじめの一歩」に最適!プログラムが多数掲載されているから、いますぐできる!3言語(C言語、C++、Python)に対応!
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| 27.
図書 |
図書
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高橋征義, 後藤裕蔵著
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| 28.
図書 |
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Sebastian Raschka著 ; クイープ訳
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概要:
機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonプログラミングによる
…
実装法を説明していきます。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。
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| 29.
図書 |
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ジョン V. グッターグ著 ; 麻生敏正 [ほか] 訳
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| 30.
図書 |
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Aurélien Géron著 ; 長尾高弘訳
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概要:
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説。深層学習以外の機械学習にはscikit‐lear
…
nを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説。すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
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