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1.

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—
2.

図書

図書
長谷川雄之著
出版情報: 東京 : 学術図書出版社, 2022.3  iv,174p ; 21cm
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第1章 : ユークリッド互除法
第2章 : 合同式
第3章 : オイラー関数
第4章 : 原始根
第5章 : 平方剰余の相互法則
第6章 : ミラー‐ラビン判定法
第7章 : リュカ数列
第8章 : 2次ふるい法
付録A : 数表
第1章 : ユークリッド互除法
第2章 : 合同式
第3章 : オイラー関数
3.

図書

図書
柴田望洋著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2020.12  xi, 351p ; 24cm
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第1章 : 基本的なアルゴリズム
第2章 : 基本的なデータ構造
第3章 : 探索
第4章 : スタックとキュー
第5章 : 再帰的アルゴリズム
第6章 : ソート
第7章 : 文字列探索
第8章 : 線形リスト
第9章 : 木構造と2分探索木
第1章 : 基本的なアルゴリズム
第2章 : 基本的なデータ構造
第3章 : 探索
概要: すべてのJavaプログラマに捧ぐ、アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰!!やさしく語りかける解説。スッキリ分かりやすい図表217点。適切なサンプルプログラム102編でコーディング技術を身につけて問題解決能力を高めよう。
4.

図書

図書
神野健哉著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2022.9  viii, 149p ; 26cm
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アルゴリズムとは
Selection sortとBubble sort
Merge sortと再帰関数
Quick sortとリスト内包表記
計算量
検索
グラフとUnion‐Findアルゴリズム
最小全域木
BFS : と深さ優先探索 / DFS
最短経路問題
最大フロー問題
最大マッチング問題・割当問題
ナップサック問題
アルゴリズムとは
Selection sortとBubble sort
Merge sortと再帰関数
5.

図書

図書
伊倉義郎, 高井英造著
出版情報: 東京 : 日本評論社, 2020.11  x, 213p ; 21cm
シリーズ名: オペレーションズ・マネジメント選書
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第1章 : なぜ物流とアルゴか
第2章 : 物流問題と解決法のマッチング
第3章 : 定番の物流問題:拠点配置
第4章 : 定番の物流問題:配車
第5章 : エクセル・ソルバーによる最適化
第6章 : 倉庫内の物流問題
第7章 : モデルによるネット通販と運送業の分析
第8章 : 近未来の物流システム
第1章 : なぜ物流とアルゴか
第2章 : 物流問題と解決法のマッチング
第3章 : 定番の物流問題:拠点配置
概要: アマゾンやヤマト運輸の最適戦略はどう計算できる?近未来の日本の物流成長戦略は?貨物新幹線の役割は?数理アルゴリズムや最適化モデルを使うと、驚きの効果がでる!
6.

電子ブック

EB
Imran Ahmad著 ; クイープ訳
出版情報: [東京] : KinoDen, [202-]  1オンラインリソース (xx, 346p)
シリーズ名: Impress top gear
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1 基本原理と基本的なアルゴリズム : アルゴリズムの概要
アルゴリズムで使われるデータ構造
ソートアルゴリズムと探索アルゴリズム
アルゴリズムの設計
グラフアルゴリズム
2 機械学習アルゴリズム : 教師なし学習アルゴリズム
従来の教師あり学習アルゴリズム
ニューラルネットワークアルゴリズム
自然言語処理のためのアルゴリズム
レコメンデーションエンジン
3 高度なトピック : データアルゴリズム
暗号化に関連するアルゴリズム
大規模なアルゴリズム
実践で留意すべきポイント
索引
1 基本原理と基本的なアルゴリズム : アルゴリズムの概要
アルゴリズムで使われるデータ構造
ソートアルゴリズムと探索アルゴリズム
概要: 本書は、ソートや検索などの基本的なアルゴリズムから、機械学習や暗号化に使用される最新のもの・より高度なものまでをカバー。さまざまなアルゴリズムを把握できます。アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。より複雑なアル ゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズムを説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンなども取り上げ、並列や暗号化のアルゴリズムなども紹介します。本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとって、その手掛かりとなる格好のガイドブックです。 続きを見る
7.

電子ブック

EB
神野健哉著
出版情報: [東京] : KinoDen, [202-]  1オンラインリソース (iv, 186p)
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データに基づいた解析・機械学習とは
データの標準化・主成分分析
線形回帰
過剰適合
最尤推定法
カーネル法
線形判別
サポートベクターマシン
パーセプトロンとロジスティック回帰
多層ニューラルネットワーク
深層学習
畳み込みニューラルネットワーク
Google : Colaboratory
Python入門
データに基づいた解析・機械学習とは
データの標準化・主成分分析
線形回帰
8.

電子ブック

EB
鈴木顕著
出版情報: [東京] : KinoDen, [202-]  1オンラインリソース (xi, 189p)
シリーズ名: 探検データサイエンス
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機械学習とアルゴリズム
第1部 教師あり学習 : 分類
回帰
検証
第2部 教師なし学習 : クラスタリング
次元削減
自然言語処理
第3部 強化学習
第4部 : 深層学習
機械学習とアルゴリズム
第1部 教師あり学習 : 分類
回帰
9.

図書

図書
Magnus Lie Hetland著 ; 塩井宏亮訳
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2020.11  xvi, 431p ; 23cm
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第1章 : どんな本なのか?
第2章 : アルゴリズム解析の基礎
第3章 : 数え上げ入門
第4章 : 帰納と再帰と還元
第5章 : 巡回:アルゴリズムのマスターキー
第6章 : 分割・統合・統治
第7章 : 貪欲が善って、ほんとうですか?それなら証明してください
第8章 : もつれた依存関係とメモ化
第9章 A地点からB地点へEdsger : Dijkstraとその仲間たちとともに
第10章 : マッチング・カット・フロー
第11章 : 困難な問題と適度ないい加減さ
第1章 : どんな本なのか?
第2章 : アルゴリズム解析の基礎
第3章 : 数え上げ入門
概要: プログラミングとコンピュータサイエンスの最も重要で難しい分野を非常に読みやすい形で解説。アルゴリズムの理論とプログラミングの実践の両方をカバーし、理論が実際のPythonプログラムにどのように反映されているかを説明。Pythonに組み込まれ ている有名なアルゴリズムとデータ構造について説明している。 続きを見る
10.

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。
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