| 1.
電子ブック |
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飯塚泰樹 [ほか] 共著
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概要:
これだけはおさえたい!重要事項を厳選×手を動かして学べる!豊富な例と練習問題。初学者のテキストとして最適!
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電子ブック |
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平田富夫著
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| 3.
電子ブック |
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猪股俊光, 山田敬三共著
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概要:
様々な計算モデルを通して、プログラミング言語のメカニズムを解き明かす。
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| 4.
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Yuxi(Hayden) Liu [著] ; 黒川利明訳
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| 5.
電子ブック |
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Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
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概要:
本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐l
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earnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。
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電子ブック |
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山田祥寛著
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概要:
“標準教科書”が完全書き下ろしで7年ぶり新登場!初心者がC#を学ぶにふさわしい一冊。プログラミングに必要な知識・概念・機能を体系的かつ網羅的に習得!解説、例題、練習問題の3ステップでよくわかる。C#7.1対応。
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電子ブック |
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曽我部東馬著
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概要:
誤差関数がわかれば異常検知がわかる!時系列・非時系列データに対する異常検知をPythonで学びましょう。異常検知を通して機械学習の本質を理解し、深層学習による応用を実践します。
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| 8.
電子ブック |
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藤原毅夫著
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概要:
初めての人でも自力で学べる入門書。簡単な計算からシミュレーションや機械学習まで、やさしいサンプルコードで実践しながら身につける。
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| 9.
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渡部有隆 [ほか] 著
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概要:
問題解決と反復演習で楽しく学べる。基本文法と基礎的なアルゴリズムが、よく解る。4つの言語で、比較しながら理解できる。問題集とそれらを解くための解説が中心。巻末には、演習問題のC,C++,Java,Pythonによる解答例を掲載した。
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| 10.
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吉崎亮介, 祖父江誠人著
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概要:
機械学習の登場により、従来とは比べものにならないほど、高精度かつ複雑なデータ分析が可能となりました。本書は、機械学習の手法の中でもとくにディープラーニングに注目し、その実用的な応用のための知識を基礎から理解するためのものです。概念から、数学
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知識のまとめ、プログラミングとフレームワークの利用方法、クラウドによる環境の構築までを紹介します。画像の解析とテキスト分析処理を例に、ディープラーニングライブラリPyTorchを使って解説を行います。執筆者は人工知能の分野での教育活動やコンサルテーションに、豊富な経験を持っています。本書は、機械学習の「学び」を、読者が基礎からひととおり体験できるように構成されています。
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