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1.

図書

図書
松原雅文, 山田敬三共著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2021.8  iv, 152p ; 22cm
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アルゴリズムとデータ構造
代表的なソート
比較によらないソート法
クイックソート法
スタックとキュー
グラフ探索
最短経路問題
二分探索木
線形連結リスト
循環・重連結リスト
線形探索,二分探索
ハッシュ法
文字列照合
ヒープ
ファイルのソート
アルゴリズムとデータ構造
代表的なソート
比較によらないソート法
2.

図書

図書
尾原和啓著
出版情報: 東京 : KADOKAWA, 2020.1  247p ; 19cm
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序章 : 「アルゴリズムフェアネス」とは何か
第1章 : AIが生み出すワクワクする新世界
第2章 : 国家を超えるプラットフォームの権力
第3章 : 「国というアルゴリズム」が選べる時代
第4章 : ブロックチェーンと究極のフェアネス
第5章 : 自由を増やす「ハンマー」を手にしよう
序章 : 「アルゴリズムフェアネス」とは何か
第1章 : AIが生み出すワクワクする新世界
第2章 : 国家を超えるプラットフォームの権力
概要: 仮想通貨リブラ、GDPR、中国の信用スコアまで、最先端の潮流をつなげて未来の世界を読み解く—
3.

図書

図書
永田武著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2020.6  vi, 185p ; 21cm
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第1章 Python入門
第2章 基本的なアルゴリズム
第3章 配列
第4章 再帰
第5章 連結リスト
第6章 スタックとキュー
第7章 木構造
第8章 探索
第9章 ソート / その1
第10章 ソート / その2
第11章 グラフ
付録
第1章 Python入門
第2章 基本的なアルゴリズム
第3章 配列
4.

図書

図書
大槻兼資著
出版情報: 東京 : 講談社, 2020.9  xvi, 350p ; 21cm
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アルゴリズムとは
計算量とオーダー記法
設計技法(1):全探索
設計技法(2):再帰と分割統治法
設計技法(3):動的計画法
設計技法(4):二分探索法
設計技法(5):貪欲法
データ構造(1):配列、連結リスト、ハッシュテーブル
データ構造(2):スタックとキュー
データ構造(3):グラフと木
データ構造(4):Union‐Find
ソート
グラフ(1):グラフ探索
グラフ(2):最短路問題
グラフ(3):最小全域木問題
グラフ(4):ネットワークフロー
PとNP
難問対策
アルゴリズムとは
計算量とオーダー記法
設計技法(1):全探索
5.

図書

図書
Tobias Baer著 ; 武舎広幸, 武舎るみ訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2021.10  xviii, 323p ; 21cm
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第1部 序論—バイアスとアルゴリズム : アルゴリズミックバイアスとは
人間による意思決定で生じ得るバイアス ほか
第2部 アルゴリズミックバイアスの原因と発生の経緯 : 実世界のバイアスがアルゴリズムにどう反映されるか
データサイエンティスト自身のバイアス ほか
第3部 ユーザー視点のアルゴリズミックバイアスの対処法 : アルゴリズムを使うべきか否か
アルゴリズミックバイアスのリスクの評価 ほか
第4部 データサイエンティスト視点のアルゴリズミックバイアスの対処法 : モデル開発におけるバイアスの回避法
データのX線検査 ほか
第1部 序論—バイアスとアルゴリズム : アルゴリズミックバイアスとは
人間による意思決定で生じ得るバイアス ほか
第2部 アルゴリズミックバイアスの原因と発生の経緯 : 実世界のバイアスがアルゴリズムにどう反映されるか
概要: ディープラーニング人気の急上昇とともに注目されるようになった「アルゴリズミックバイアス」の解説書。
6.

図書

図書
中井悦司著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2020.7  xii, 283p ; 21cm
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1 強化学習のゴールと課題 : 強化学習の考え方
実行環境のセットアップ
バンディットアルゴリズム(基本編
バンディットアルゴリズム / 応用編
2 環境モデルを用いた強化学習の枠組み : マルコフ決定過程による環境のモデル化
エージェントの行動ポリシーと状態価値関数
動的計画法による状態価値関数の決定
3 行動ポリシーの改善アルゴリズム : ポリシー反復法
価値反復法
より実践的な実装例
4 サンプリングデータを用いた学習法 : モンテカルロ法
TD(Temporal‐Difference)法
5 ニューラルネットワークによる関数近似 : ニューラルネットワークによる状態価値関数の計算
ニューラルネットワークを用いたQ‐Learning
1 強化学習のゴールと課題 : 強化学習の考え方
実行環境のセットアップ
バンディットアルゴリズム(基本編
概要: 強化学習の基礎となるアルゴリズムを体系的に学ぶ。
7.

図書

図書
増井敏克著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2021.12  239p ; 21cm
シリーズ名: 図解まるわかり
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第1章 : アルゴリズムの基本—アルゴリズムの役割とは何か?
第2章 : データの保管のしかた—それぞれの構造と特徴
第3章 : データを並べ替える—規則に沿って数字を整列させる
第4章 : データを探す—目的の値を速く探し出すには?
第5章 : 機械学習で使われるアルゴリズム—AIを支える計算手法
第6章 : その他のアルゴリズム—高度に活用される応用事例
第1章 : アルゴリズムの基本—アルゴリズムの役割とは何か?
第2章 : データの保管のしかた—それぞれの構造と特徴
第3章 : データを並べ替える—規則に沿って数字を整列させる
概要: 効率のよいプログラムを作成するには、場面に合った適切なアルゴリズムを選ぶ必要があります。同じ結果を得るにしても、どのアルゴリズムを選択するかで処理速度が大きく変化するからです。しかし、「違いがよく分からない」「複雑で難しそう」といった苦手意 識をアルゴリズムに抱いている人も多いでしょう。そこで、本書では見開きで1つのテーマを取り上げ、図解を交えて解説。イチからアルゴリズムの基礎が身につきます。 続きを見る
8.

図書

図書
五十嵐健夫著
出版情報: 東京 : 数理工学社 , 東京 : サイエンス社 (発売), 2022.5  x, 129p ; 22cm
シリーズ名: 新・情報/通信システム工学 ; TKC-3
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9.

図書

図書
増井敏克著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2020.1  xii, 274p ; 21cm
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第1章 : Pythonの基本とデータ構造を知る
第2章 : 基本的なプログラムを作ってみる
第3章 : 計算量について学ぶ
第4章 : いろいろな探索方法を学ぶ
第5章 : データの並べ替えにかかる時間を比べる
第6章 : 実務に役立つアルゴリズムを知る
付録
第1章 : Pythonの基本とデータ構造を知る
第2章 : 基本的なプログラムを作ってみる
第3章 : 計算量について学ぶ
概要: Pythonの基本とアルゴリズムの基礎を1冊で学べる。具体的なサンプルコードと動作イメージ(フローチャート)を交えて解説。自分で書いて実行して動作を試しながら学習できる。アルゴリズムの使い方や考え方だけでなく、アルゴリズムの計算量についての 理解も深まる。 続きを見る
10.

図書

図書
松浦健一郎, 司ゆき共著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2021.12  295p ; 21cm
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01 : データ構造とアルゴリズムを学ぶための準備
02 : データ構造
03 : Pythonのデータ構造
04 : 探索のアルゴリズム
05 : Pythonにおける探索のアルゴリズム
06 : ソートのアルゴリズム
07 : Pythonにおけるソートのアルゴリズム
01 : データ構造とアルゴリズムを学ぶための準備
02 : データ構造
03 : Pythonのデータ構造
概要: 実際に動かしながら仕組みを理解。“データ構造やアルゴリズム”の現実のコードを知りスキルアップ!
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