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1.

電子ブック

EB
飯塚泰樹 [ほか] 共著
出版情報: [東京] : KinoDen , 東京 : 森北出版, 2019.9  1オンラインリソース (iv, 146p)
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プログラミングの第一歩
printとprintln—画面に文字を表示する
入力—データを読み込む
if文—条件で分ける
for文—決まった回数の繰り返し
定数と乱数—便利な書き方
while文—決まっていない回数の繰り返し
配列—たくさんのデータを扱う方法
多次元配列—さらにたくさんのデータを扱う方法
文字と文字列—文章を扱う
switch文—たくさんの条件がある場合の分岐
メソッド—プログラムを部品化する
再帰呼び出し—アルゴリズム入門
オブジェクト指向—インスタンスを作る
クラスの継承—より大きなプログラムを作るために
ファイル入出力—実用的プログラム入門
付録A : 課題に挑戦
付録B : Javaの重要事項メモ
プログラミングの第一歩
printとprintln—画面に文字を表示する
入力—データを読み込む
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!
2.

電子ブック

EB
平田富夫著
出版情報: [東京] : KinoDen , 東京 : 森北出版, 2017.7  1オンラインリソース (iv, 180p)
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第1章 アルゴリズムの基礎概念
第2章 基本データ構造とその実現
第3章 ソーティング
第4章 探索のためのデータ構造
第5章 ストリングマッチング
第6章 高速フーリエ変換 / FFT
第7章 グラフとネットワークのアルゴリズム
第8章 : アルゴリズム設計の基本的技法
第1章 アルゴリズムの基礎概念
第2章 基本データ構造とその実現
第3章 ソーティング
3.

電子ブック

EB
猪股俊光, 山田敬三共著
出版情報: [東京] : KinoDen , 東京 : 森北出版, 2019.4  1オンラインリソース (vii, 212p)
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第1章 : 計算の世界と計算モデル
第2章 : 抽象機械型計算モデル
第3章 : 命令型計算モデル
第4章 : 関数型計算モデル—帰納的関数
第5章 : 関数型計算モデル—ラムダ計算
第6章 : 論理型計算モデル
付録A : 数学の準備
付録B : チューリング機械シミュレータ
付録C : レジスタ機械シミュレータ
第1章 : 計算の世界と計算モデル
第2章 : 抽象機械型計算モデル
第3章 : 命令型計算モデル
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。
4.

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Yuxi(Hayden) Liu [著] ; 黒川利明訳
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library, [202-]  1 オンラインリソース (xvii, 279p)
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第1部 機械学習の基本 / 機械学習とPythonを始める
第2部 事例による実用的Python機械学習 : 20のニュースグループデータセットでテキスト分析技法の検討
クラスタリングアルゴリズムとトピックモデルアルゴリズムによる20のニュースグループデータセットのマイニング
ナイーブベイズでスパムメール検出
ニューストピックをサポートベクターマシンで分類
木にもとづくアルゴリズムでオンライン広告のクリック予測
ロジスティック回帰でオンライン広告のクリックスルー予測
テラバイトクリックログに予測をスケールアップ
回帰アルゴリズムで株価予測
第3部 Python機械学習ベストプラクティス / 機械学習ベストプラクティス
第1部 機械学習の基本 / 機械学習とPythonを始める
第2部 事例による実用的Python機械学習 : 20のニュースグループデータセットでテキスト分析技法の検討
クラスタリングアルゴリズムとトピックモデルアルゴリズムによる20のニュースグループデータセットのマイニング
5.

電子ブック

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Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library, [20--]  1オンラインリソース (xxxviii, 648p)
シリーズ名: Impress top gear
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「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
データ前処理—よりよい訓練データセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用1—感情分析
機械学習の適用2—Webアプリケーション
回帰分析—連続値をとる目的変数の予測
クラスタ分析—ラベルなしデータの分析
多層人工ニューラルネットワークを一から実装
ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する
TensorFlowのメカニズム
画像の分類—ディープ畳み込みニューラルネットワーク
系列データのモデル化—リカレントニューラルネットワーク
新しいデータの合成—敵対的生成ネットワーク
複雑な環境での意思決定—強化学習
「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
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 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。 続きを見る
6.

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EB
山田祥寛著
出版情報: [東京] : KinoDen , [東京] : 翔泳社, 2019.5  1オンラインリソース
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イントロダクション
C#の基本
演算子
制御構文
標準ライブラリ
コレクション
オブジェクト指向構文 / 基本
オブジェクト指向構文 / カプセル化/継承/ポリモーフィズム
オブジェクト指向構文 / 名前空間/例外処理/ジェネリックなど
ラムダ式/LINQ
高度なプログラミング
イントロダクション
C#の基本
演算子
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。
7.

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EB
曽我部東馬著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (vii, 262p)
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第0章 機械学習と異常検知 : 異常検知とは?
本書の意義と構成
第1章 機械学習と統計解析の基本モデル : 機械学習と誤差関数
機械学習と統計解析の比較 ほか
第2章 非時系列データにおける異常検知 : 異常検知とデータ構造
正規分布に基づく異常検知 ほか
第3章 時系列データにおける異常検知 : 時系列データの性質
自己回帰型モデルによる時系列データの解析 ほか
第4章 深層学習による異常検知 : 深層学習フレームワークReNomを用いた異常検知
深層学習による異常検知の応用事例 ほか
第0章 機械学習と異常検知 : 異常検知とは?
本書の意義と構成
第1章 機械学習と統計解析の基本モデル : 機械学習と誤差関数
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。
8.

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藤原毅夫著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 東京大学出版会, 2021.1  1オンラインリソース (xii, 203p)
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第1部 : MATLABについて
第2部 : 対話型利用—電卓のように
第3部 : 非対話型利用—プログラムファイル
第4部 : 数学基礎—中級編
第5部 : 数学基礎—上級編
第6部 : 応用編
付録
第1部 : MATLABについて
第2部 : 対話型利用—電卓のように
第3部 : 非対話型利用—プログラムファイル
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。
9.

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EB
渡部有隆 [ほか] 著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (vii, 249p)
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第1部 準備
第2部 プログラミング入門 : 基本要素
条件分岐
繰返し処理
配列
文字列
関数
第3部 アルゴリズム入門 : 計算量
ソート
探索
整数
第4部 : 発想問題
第1部 準備
第2部 プログラミング入門 : 基本要素
条件分岐
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。
10.

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EB
吉崎亮介, 祖父江誠人著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (vi, 335p)
シリーズ名: Impress top gear
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第1章 人工知能・機械学習・ディープラーニング
第2章 ニューラルネットワークの数学
第3章 PyTorch / 基礎編
第4章 PyTorch / 応用編
第5章 環境構築
第6章 画像処理
第7章 ハイパーパラメータの最適化
第8章 自然言語処理
第9章 : デプロイ
第1章 人工知能・機械学習・ディープラーニング
第2章 ニューラルネットワークの数学
第3章 PyTorch / 基礎編
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 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。 続きを見る
11.

電子ブック

EB
Cay S. Horstmann著 ; 吉川邦夫訳
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (xviii, 364p)
シリーズ名: Impress top gear
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値と変数
制御構造
関数と関数型プログラミング
オブジェクト指向プログラミング
数と日付/時刻
文字列と正規表現
配列とコレクション
国際化
非同期プログラミング
モジュール
メタプログラミング
イテレータとジェネレータ
TypeScript入門
値と変数
制御構造
関数と関数型プログラミング
概要: 本書は、JavaScript標準であるECMAScript6以降に対応した、完全かつ簡潔なガイドブックです。古いバージョンについては解説をスキップし、現在のはるかに強力なモダンJavaScriptの中核技術からスタートできます。近年、Jav aScriptプログラマーの達人たちは、エラーが発生しやすい手法を回避するために、関数型/オブジェクト指向/非同期プログラミングを積極的に採用しています。そうした最新のテクニックやヒントを本書で習得し、開発生産性の飛躍的な向上をぜひ目指してください。Java、C#、C/C++など他言語の経験者、初中級者がモダンJavaScriptを本格的に学べる一冊です。 続きを見る
12.

電子ブック

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橋本洋志, 牧野浩二共著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (xi, 303p)
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第1章 : はじめに
第2章 : 数値計算と数学の基礎
第3章 : アニメーション
第4章 : 確率モデル
第5章 : 自然科学モデル
第6章 : 経営モデル
第7章 : ベイズ統計に基づくモデル
第8章 : グラフ理論に基づくモデル
第9章 : 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル
第10章 : エージェントベースモデル
第11章 : 強化学習による意思決定モデル
第1章 : はじめに
第2章 : 数値計算と数学の基礎
第3章 : アニメーション
13.

電子ブック

EB
増井敏克著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (viii, 317p)
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目次情報: 続きを見る
第1章 : データ分析や統計学が注目される理由
第2章 : 基本統計量を知る
第3章 : よく使われる分析手法を知る
第4章 : 確率の基本と推定を知る
第5章 : 検定の手法を知る
第6章 : 将来の予測や分類に応用する
付録 : 基本的な数学知識の解説
第1章 : データ分析や統計学が注目される理由
第2章 : 基本統計量を知る
第3章 : よく使われる分析手法を知る
概要: プログラミングで実践しながら統計学を解説。RとPythonを比較することでそれぞれの特徴を紹介。
14.

電子ブック

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化学工学会編 ; 金子弘昌著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library  1オンラインリソース (xi, 180p)
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必要なソフトウェアをインストールして、Jupyter : NotebookやPythonに慣れる
Pythonプログラミングの基礎を学ぶ
データセットの読み込み・確認・変換・保存ができるようになる
データセットの特徴を把握する
データセットを前処理して扱いやすくする
データセットの見える化(可視化)をする
データセットを類似するサンプルごとにグループ化する
モデルy=f(x)を構築して、新たなサンプルのyを推定する
モデルの推定結果の信頼性を議論する
モデルを用いてyからxを推定する
目標達成に向けて実験条件・製造条件を提案する
化学構造を扱う
必要なソフトウェアをインストールして、Jupyter : NotebookやPythonに慣れる
Pythonプログラミングの基礎を学ぶ
データセットの読み込み・確認・変換・保存ができるようになる
概要: みなさんは研究室やお手元にデータをお持ちではないですか?データ解析・機械学習を応用して、蓄積してきたデータを最大限に活用することで、これまでとは違った角度から研究や開発を加速させることができます。本書では、化学・化学工学の分野特有の話題やノ ウハウにスポットをあてて、Pythonを使ったデータ解析・機械学習を丁寧に解説します。サンプルプログラムを使って実際に手を動かしながら学習できるので、プログラミングをやったことがない方も気軽に取り組むことができます。これからデータ解析・機械学習を活用していきたいと考えている研究者や技術者、学生におすすめの1冊。 続きを見る
15.

電子ブック

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山本龍一, 高道慎之介著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (350p)
シリーズ名: 機械学習実践シリーズ
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第1章 : 音声合成とは?
第2章 : 音声の情報と物理
第3章 : 統計的音声合成
第4章 : Pythonによる音声信号処理
第5章 : 深層学習に基づく統計的パラメトリック音声合成
第6章 : 日本語DNN音声合成システムの実装
第7章 : WaveNet:深層学習に基づく音声波形の生成モデル
第8章 : 日本語WaveNet音声合成システムの実装
第9章 Tacotron : 2:一貫学習を狙った音声合成
第10章 : 日本語Tacotronに基づく音声合成システムの実装
第11章 : 音声合成システムを新たに作るときに
第1章 : 音声合成とは?
第2章 : 音声の情報と物理
第3章 : 統計的音声合成
概要: 統計的テキスト音声合成の基礎。WaveNetに基づく音声波形の生成モデル。Pythonで学ぶ日本語音声合成システムの作り方。音声合成の基礎から実践までを一冊に凝縮。
16.

電子ブック

EB
Dane Hillard著 ; 武舎広幸訳
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (xviii, 300p)
シリーズ名: Impress top gear
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第1部 ソフトウェアデザインとPython / ソフトウェア開発とPython
第2部 ソフトウェアデザインの基礎 : 関心の分離
抽象化とカプセル化 ほか
第3部 大規模システムへの応用 : 「関心の分離」の実践
拡張性と柔軟性 ほか
第4部 これからどう学ぶか : さらなる学びの題材
学習トピックの探索と記録
第1部 ソフトウェアデザインとPython / ソフトウェア開発とPython
第2部 ソフトウェアデザインの基礎 : 関心の分離
抽象化とカプセル化 ほか
概要: プログラマーが考慮すべきソフトウェアデザインのアプローチとして、さまざまな手法がこれまで登場し発展してきました。たとえば、構造化プログラミング以降で発展した「関心の分離」や「抽象化」、オブジェクト指向の中心概念の1つ「カプセル化」などが挙げ られます。これらは、いずれもソフトウェアの開発/運用をより容易にし、拡張性・保守性を高めるものです。本書では、それらのアプローチをどのように理解し、Pythonでどのように実践していけばよいのかを解説します。本書の内容を習得することで、初中級者はコーディングスキルを大きく向上させ、プロフェッショナルなプログラミングへの道を見通せるようになります。 続きを見る
17.

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岩永二郎 [ほか] 共著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (x, 300p)
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第1部 数理最適化チュートリアル : 数理モデルとは
Python数理最適化チュートリアル
第2部 数理最適化のケーススタディ : 学校のクラス編成
割引クーポンキャンペーンの効果最大化
輸送車両の配送計画
数理最適化APIとWebアプリケーションの開発
商品推薦のための興味のスコアリング
第1部 数理最適化チュートリアル : 数理モデルとは
Python数理最適化チュートリアル
第2部 数理最適化のケーススタディ : 学校のクラス編成
概要: 現実問題を通じて数理最適化を学ぶ。実務スキルが身につく5つのケーススタディを徹底解説。課題整理→実装→モデル検証の流れを体験しましょう。
18.

電子ブック

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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
19.

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EB
システム計画研究所編
出版情報: EBSCOhost  1オンラインリソース (ix, 404p)
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プログラミングの基礎知識
プログラミング入門
変数と式
制御の流れ
関数
配列
文字列
ポインタ
構造体とユーザ定義型
ファイル
実用的なプログラムへの応用
プログラミングの基礎知識
プログラミング入門
変数と式
20.

電子ブック

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並木誠著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (v, 197p)
シリーズ名: 実践Pythonライブラリー
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1 Python概要 : Pythonの実行環境
Anacondaのメンテナンスとパッケージのインストール ほか
2 Pythonによる線形最適化 : 線形最適化問題入門
双対性—その最適解は信頼できるか ほか
3 Pythonによる整数線形最適化問題 : ナップサック問題
ナップサック問題に対する分岐限定法 ほか
4 Pythonによるグラフ最適化 : グラフ理論入門
木と最適化 ほか
5 Pythonによる非線形最適化 : 数学的準備
制約なし最適化 ほか
A : 問題の難しさと計算量
1 Python概要 : Pythonの実行環境
Anacondaのメンテナンスとパッケージのインストール ほか
2 Pythonによる線形最適化 : 線形最適化問題入門
21.

電子ブック

EB
国本大悟, 須藤秋良著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (374p)
所蔵情報: loading…
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ようこそPythonの世界へ
第1部 Pythonの基礎を学ぼう : 変数とデータ型
コレクション
条件分岐
繰り返し
第2部 Pythonで部品を組み上げよう : 関数
オブジェクト
モジュール
まだまだ広がるPythonの世界
付録A sukkiri.jpについて
付録B : エラー解決・虎の巻
ようこそPythonの世界へ
第1部 Pythonの基礎を学ぼう : 変数とデータ型
コレクション
概要: はじめての人・つまずいた人・納得したい人のための入門書。サクサク進めてしくみもバッチリ!プログラミングの「本質」を身に付け未来への道を切り拓こう!業務自動化、データサイエンス、人工知能、アプリ開発プログラマへの第一歩!
22.

電子ブック

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John V. Guttag著 ; 麻生敏正 [ほか] 訳
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (xii, 400p)
シリーズ名: 世界標準MIT教科書
所蔵情報: loading…
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さあ、始めよう!
Pythonの概要
簡単な算術プログラム
関数、スコープ、抽象化
構造型、可変性と高階関数
テストとデバッグ
例外とアサーション
クラスとオブジェクト指向プログラミング
計算複雑性入門
いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造〔ほか〕
さあ、始めよう!
Pythonの概要
簡単な算術プログラム
概要: MITで人気No.1の講義テキスト!大幅な内容追加を受けて日本語第2版が登場!!MIT OCWとedXのビデオでも大人気。初版からコードを刷新、最新のPython3に対応。
23.

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小高知宏著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (vii, 254p)
所蔵情報: loading…
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第1章 : 人工無脳から人工知能へ
第2章 : 文字を処理する—テキスト処理の技術
第3章 : 自然言語処理の技術
第4章 : 音声処理の技術
第5章 : 知識表現
第6章 : 学習
第7章 : 深層学習
第8章 : 対話エージェントの構成
第9章 : 脱人工無脳宣言—人工無脳から人工人格へ
付録
第1章 : 人工無脳から人工知能へ
第2章 : 文字を処理する—テキスト処理の技術
第3章 : 自然言語処理の技術
24.

電子ブック

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大槻有一郎, リブロワークスPython部著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (viii, 279p)
所蔵情報: loading…
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1 : Pythonをはじめよう
2 : まずは簡単なことからやってみよう
3 : ウィンドウを作ってみよう
4 : 条件分岐でプログラムに判断させよう
5 : たくさんのデータをパパッと料理しよう
6 : ロールプレイング風迷路を作ってみよう
7 : モンスターと戦闘しよう
8 : アドベンチャーゲームを作ろう
1 : Pythonをはじめよう
2 : まずは簡単なことからやってみよう
3 : ウィンドウを作ってみよう
概要: ミニゲームを作りながら、人工知能で話題のPythonを楽しく覚えよう!Windows 7/8/8.1/10対応。
25.

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@driller, 小川英幸, 古木友子著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (ix, 273p)
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Plotly : Express
plotly.py入門
plotly.pyの様々なグラフ
plotly.py応用
Dash入門
Dashレイアウト
Dashコールバック
Dashの標準コンポーネント
Dashの追加コンポーネント
Dash : Cytoscape入門
Dash : Cytoscape応用
Appendix
Plotly : Express
plotly.py入門
plotly.pyの様々なグラフ
概要: コールバック、アニメーションなどの機能で、大規模データでも特徴把握が簡単に。統計、金融、バイオサイエンスなどさまざまな専門分野に活用可能なパッケージ。作成した可視化データはWebサイトで公開でき、誰でも操作しながら閲覧可能。
26.

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松尾正信著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (xiv, 168p)
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プログラミングの原則
Pythonの基本
簡単な命令とデータ型
最初のプログラム作成
くり返しの基本
最初の小さなプロジェクト
while文の再考
for文の再考とwhile文との比較
数字や文字の演算
リストのデータ型
辞書のデータ型
タプルのデータ型
モータの読み書き
モジュールとクラス
プログラミングの原則
Pythonの基本
簡単な命令とデータ型
概要: 約100のプログラムがダウンロードできる!Python用エディタIDLEで動かして理解する!while文とfor文の使い分けが理解できる!モジュールとメソッドが納得して使える!プログラミング未経験者でも脱落しない!スーパープログラマーの実務 経験を基にした、とってもわかりやすい入門書! 続きを見る
27.

電子ブック

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青木直史著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (viii, 290p)
所蔵情報: loading…
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音響学
サウンドプログラミング
コンピュータミュージック
MIDI
ディジタル信号処理
シンセサイザ
エフェクタ
ミキシング
打楽器の音をつくる
管楽器の音をつくる〔ほか〕
音響学
サウンドプログラミング
コンピュータミュージック
概要: コンピュータミュージックをささえる音の信号処理をゼロから理解。音響学の基本、MIDIファイルの読み取りから、シンセサイザとエフェクタのしくみまで、ていねいに解説。打楽器・管楽器・弦楽器・鍵盤楽器の音をゼロからつくり出すフルスクラッチ合成のレ シピを紹介。 続きを見る
28.

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永田武著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (vi, 185p)
所蔵情報: loading…
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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
29.

電子ブック

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川合秀実著
出版情報: [東京] : KinoDen , 東京 : マイナビ, 2013.11  1オンラインリソース (13, 705p)
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30.

電子ブック

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辻野嘉宏著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : オーム社, 2019.12  1オンラインリソース (xi, 198p)
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1 : 言語処理系とは
2 : 形式言語と形式文法
3 : 字句解析
4 : 構文解析
5 : 型の検査と表管理
6 : 実行時環境
7 : 中間コード生成
8 : 目的コード生成
9 : 最適化とそのほかの話題
1 : 言語処理系とは
2 : 形式言語と形式文法
3 : 字句解析
31.

電子ブック

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Luis Atencio著 ; 加藤大雄訳
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library, [20--]  1オンラインリソース (xiv, 320p)
シリーズ名: Impress top gear
所蔵情報: loading…
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1 発想の転換とキーコンセプト : 関数型で思考する
関数型言語としてのJavaScript
2 関数型のデザインとコーディング : データ構造の数を減らし、操作の数を増やす
モジュール化によるコードの再利用
複雑性を抑えるデザインパターン
3 関数型のスキルを磨く : 関数型コードのテスト
関数型コードの最適化
非同期イベント/データのための関数型手法
1 発想の転換とキーコンセプト : 関数型で思考する
関数型言語としてのJavaScript
2 関数型のデザインとコーディング : データ構造の数を減らし、操作の数を増やす
概要: 関数型思考を新たに身につけるのは一筋縄ではいきません。本書では、この関数型思考の実践を第1の目標にしています。関数型のメリットに触れながら、ECMAScript2015(ECMAScript6)をベースに、実践テクニックを網羅的かつ段階的に 解説していきます。より現場指向のテクニックとして、テストや最適化の手法、非同期処理を扱う手法についても説明します。一般的なテクニックに飽き足らず、より上位レベルの技術の習得を目指すJavaScriptプログラマーに格好の一冊です。 続きを見る
32.

電子ブック

EB
大石邦夫著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library, [20--]  1オンラインリソース (vi, 175p)
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1 ディジタル信号処理の概要と特徴 : A‐D変換
標本化定理 ほか
2 ディジタルフィルタの基礎 : 差分方程式
ディジタルフィルタのインパルス応答 ほか
3 ディジタルフィルタの特性 : パソコンによる振幅と位相の計算
z変換 ほか
4 高速フーリエ変換とスペクトル分析 : 解散フーリエ変換と離散逆フーリエ変換
高速フーリエ変換と高速逆フーリエ変換 ほか
5 ディジタルフィルタの設計 : IIRフィルタの設計
FIRフィルタの設計 ほか
1 ディジタル信号処理の概要と特徴 : A‐D変換
標本化定理 ほか
2 ディジタルフィルタの基礎 : 差分方程式
33.

電子ブック

EB
木野日織, ダムヒョウチ 著
出版情報: EBSCOhost  1オンラインリソース (191p)
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第1章 理論編 : 予測問題
データ解析学手法の紹介 ほか
第2章 準備編 : 可視化可能なPythonインタラクティブ環境
Python環境のインストール ほか
第3章 基礎編 : 回帰
次元圧縮 ほか
第4章 応用編1 : 等長説明変数)(次元圧縮を併用したクラスタリング
トモグラフ像の復元 ほか
第5章 応用編2 : 非等長説明変数)(頻出パターンマイニング
証拠理論
付録
第1章 理論編 : 予測問題
データ解析学手法の紹介 ほか
第2章 準備編 : 可視化可能なPythonインタラクティブ環境
34.

電子ブック

EB
Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (xxxix, 670p)
シリーズ名: Impress top gear
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「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
データ前処理—よりよい訓練データセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用—感情分析
回帰分析—連続値をとる目的変数の予測
クラスタ分析—ラベルなしデータの分析〔ほか〕
「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
概要: 本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikit‐learnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示し ます。PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。 続きを見る
35.

電子ブック

EB
鈴木たかのり [ほか] 著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (303p)
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1 : 機械学習について知ろう
2 : 機械学習の開発環境を準備しよう
3 : スクレイピングでデータを収集しよう
4 : 日本語の文章を生成しよう
5 : 手書きの文字を認識しよう
6 : 表形式のデータを前処理しよう
7 : データを予測する回帰分析を学ぼう
8 : 機械学習の次のステップ
1 : 機械学習について知ろう
2 : 機械学習の開発環境を準備しよう
3 : スクレイピングでデータを収集しよう
概要: 機械学習の仕組みから周辺技術まで、豊富な図解と実践的なサンプルで学べます。botに機能を追加しながら進むため、機械学習の基礎を楽しく学べます。勘違いしやすい箇所は講師がフォロー。ワークショップ感覚で読み進められます。
36.

電子ブック

EB
及川えり子著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (xii, 179p)
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1 準備する : この本の使い方—本書の構成要素
パイソンのインストール:Windowsの場合—パイソンの取り込み・アイドルのアイコン作成 ほか
2 計算する : 計算で使う記号と役割—計算の達人になろう!
計算における変数の利用—変数を使えば、気分はプログラマー! ほか
3 描く : タートルグラフィックスの基本—ゆっくりカメさん、絵を描く!
タートルグラフィックスの画面・色の設定—タートルグラフィックスは色彩の魔術師だ! ほか
4 分類する : データのタイプと文字列—防虫剤から宇宙???
リストと辞書の使い方—ドリンクメニューをつくろう ほか
5 創る : input関数の使い方—パイソンでおみくじをつくろう!
『while True』『break』『continue』の使い方—無限ループに気をつけよう! ほか
1 準備する : この本の使い方—本書の構成要素
パイソンのインストール:Windowsの場合—パイソンの取り込み・アイドルのアイコン作成 ほか
2 計算する : 計算で使う記号と役割—計算の達人になろう!
37.

電子ブック

EB
John V. Guttag著 ; 麻生敏正 [ほか] 訳
出版情報: EBSCOhost  1オンラインリソース (xiii, 481p)
シリーズ名: 世界標準MIT教科書
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さあ、始めよう!
Pythonの概要
簡単な算術プログラム
関数、スコープ、抽象化
構造型と可変性
再帰と広域変数
モジュールとファイル
テストとデバッグ
例外とアサーション
クラスとオブジェクト指向プログラミング〔ほか〕
さあ、始めよう!
Pythonの概要
簡単な算術プログラム
38.

電子ブック

EB
清水秀幸編
出版情報: KinoDen , 羊土社, 2023.3  1オンラインリソース (444p)
シリーズ名: 実験医学 ; 別冊
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39.

電子ブック

EB
山田祥寛著
出版情報: KinoDen , [東京] : 翔泳社, 2021.12  1オンラインリソース
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目次情報: 続きを見る
第1章 イントロダクション
第2章 JSPの基本
第3章 リクエスト情報
第4章 データベース連携
第5章 JSTL / Jakarta Standard Tag Library
第6章 サーブレット &
JavaBeans
第7章 デプロイメントディスクリプター 基本編
第8章 デプロイメントディスクリプター 応用編
第9章 JSP &
サーブレットで利用可能なライブラリ
第10章 : セキュリティ対策
第1章 イントロダクション
第2章 JSPの基本
第3章 リクエスト情報
概要: JavaによるWebアプリ開発で必要な基礎をしっかり学ぶための“標準教科書”。
40.

電子ブック

EB
サークルアラウンド株式会社, 佐藤正志, 小笠原寛著
出版情報: KinoDen , [東京] : 翔泳社, 2022.1  1オンラインリソース
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目次情報: 続きを見る
肩慣らし
1 : 動くアプリケーションを作ってみる
2 : ES6を学習する
3 : ES6で書いていく
4 : 押さえておくべきJavaScriptの言語特性について
5 : Node.jsとnpmを知ろう
6 : AJAXを使ってみよう
7 : その他のJavaScriptの特性
8 : 非同期処理について知ろう
9 : トランスパイル—レガシーブラウザへの対応
10 : 総合演習
APPENDIX
肩慣らし
1 : 動くアプリケーションを作ってみる
2 : ES6を学習する
概要: 本書はJavaScript脱初心者を目指す方々に向けた指南書です。JavaScript中級者という括りのエンジニアに求められるスキルセットを現場で活躍するエンジニアの視点でまとめました。フロント側で動作するシステムを「より良いコード」で作る ために必要な知識を会得できます。入門的な内容の確認も挟みながら、中級を目指す際につまずきやすいトピックを11のステップと付録を通して解説していきます。 続きを見る
41.

電子ブック

EB
小川雄太郎著
出版情報: EBSCOhost , 東京 : マイナビ出版, 2019.7  1オンラインリソース (vii, 503p)
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第1章 画像分類と転移学習 / VGG
第2章 物体検出 / SSD
第3章 セマンティックセグメンテーション / PSPNet
第4章 姿勢推定 / OpenPose
第5章 GANによる画像生成 / DCGAN、Self‐Attention GAN
第6章 GANによる異常検知 / AnoGAN、Efficient GAN
第7章 自然言語処理による感情分析 / Transformer
第8章 自然言語処理による感情分析 / BERT
第9章 動画分類 / 3DCNN、ECO
第1章 画像分類と転移学習 / VGG
第2章 物体検出 / SSD
第3章 セマンティックセグメンテーション / PSPNet
概要: 本書は第1章から順番に様々なタスクに対するディープラーニングモデルの実装に取り組むことで高度かつ応用的な手法が徐々に身につく構成となっています。本書で解説する手法を実装できるようになればその後の研究・開発に役立つことでしょう。
42.

電子ブック

EB
キャロル・ヴォーダマンほか著 ; 山崎正浩訳
出版情報: KinoDen , 大阪 : 創元社, 2020.8  1オンラインリソース (223p)
所蔵情報: loading…
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1 : パイソンを始めよう
2 : 最初のステップ
3 : タートル・グラフィックス
4 : パイソンで遊んでみよう
5 : ゲームを作ってみよう
6 : リファレンス
1 : パイソンを始めよう
2 : 最初のステップ
3 : タートル・グラフィックス
概要: 2020年小・中学校でプログラミング教育が本格化!人気のプログラミング言語「パイソン」を習得するための最高の入門書。
43.

電子ブック

EB
クジラ飛行机著
出版情報: KinoDen , 東京 : マイナビ出版, 2017.12  1オンラインリソース (viii, 311p)
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1 : Pythonのインストールとプログラムの実行
2 : はじめの一歩—基本的な文法を学ぼう
3 : リストや関数について—便利に仕組みを知っておこう
4 : モジュールやパッケージを使ってみよう
5 : 実践編—Pythonを実践で使おう
6 : 応用編—オブジェクト指向について
1 : Pythonのインストールとプログラムの実行
2 : はじめの一歩—基本的な文法を学ぼう
3 : リストや関数について—便利に仕組みを知っておこう
概要: 基本文法から始めてアプリ開発までしっかり解説。話題の「機械学習」も、手順に沿って動かしながら学べます。
44.

電子ブック

EB
森巧尚著
出版情報: KinoDen , 東京 : 翔泳社, 2022.4  1オンラインリソース (191p)
シリーズ名: 1年生
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第1章 Pythonで何ができるの? : Pythonって何だろう
インストールしてみよう
第2章 Pythonを触ってみよう : アイドルで始めよう!
文字も表示させてみよう ほか
第3章 プログラムの基本を知ろう : プログラムって何?
データは「入れ物」に入れて使う ほか
第4章 アプリを作ってみよう : 操作できるアプリを作る
画像ファイルを読み込んでみよう ほか
第5章 人工知能くんと遊んでみよう : 人工知能って何だろう?
人工知能を作る準備をしよう ほか
第1章 Pythonで何ができるの? : Pythonって何だろう
インストールしてみよう
第2章 Pythonを触ってみよう : アイドルで始めよう!
概要: 基礎知識がわかる。基本文法をまなべる。開発体験ができる。簡単なプログラムから人工知能アプリまで体験!
45.

電子ブック

EB
先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム編
出版情報: KinoDen , 東京 : 羊土社, 2021.3  1オンラインリソース (406p)
シリーズ名: 実験医学 ; 別冊
所蔵情報: loading…
46.

電子ブック

EB
山田祥寛著
出版情報: KinoDen , 翔泳社, 2021.7  1オンラインリソース
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : イントロダクション
第2章 : Pythonの基本
第3章 : 演算子
第4章 : 制御構文
第5章 標準ライブラリ : 基本
第6章 標準ライブラリ : コレクション
第7章 標準ライブラリ : その他
第8章 : ユーザー定義関数
第9章 ユーザー定義関数 : 応用
第10章 : オブジェクト指向構文
第11章 オブジェクト指向構文 : 応用
付録A : 「練習問題」「この章の理解度チェック」解答
第1章 : イントロダクション
第2章 : Pythonの基本
第3章 : 演算子
概要: フレームワークやライブラリを使う前に基礎を押さえる!Pythonを学ぶための“標準教科書”。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。
47.

電子ブック

EB
森巧尚著
出版情報: KinoDen , 翔泳社, 2021.12  1オンラインリソース (199p)
シリーズ名: 3年生
所蔵情報: loading…
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第1章 機械学習の準備 : 機械学習ってなんだろう
分けることは、わかること ほか
第2章 サンプルデータを見てみよう : scikit‐learnのサンプルデータセット
サンプルデータセットを自動生成しよう
第3章 機械学習の手順を理解しよう : データを用意する
データを学習用とテスト用に分ける ほか
第4章 機械学習のいろいろなアルゴリズム : 回帰:線形回帰
分類:ロジスティック回帰 ほか
第5章 チノふたたび!画像から数字を予測しよう : データを準備する
学習データを準備する ほか
第1章 機械学習の準備 : 機械学習ってなんだろう
分けることは、わかること ほか
第2章 サンプルデータを見てみよう : scikit‐learnのサンプルデータセット
概要: ヤギ博士 & フタバちゃんと一緒に、機械学習のしくみを丁寧に解説。サンプルデータの見方からはじまり、機械学習の手順をいちから説明しています。またいろいろなアルゴリズムも紹介。最終章では画像から数字を予測する機械学習を体験できます。
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