「今さら聞けない」人のためのネットワーク入門書！ 巧みなたとえ話と豊富なイラストで初歩の初歩から学べます。 「プロトコルって何？」から、クラウドやセキュリティ構築のしくみまで網羅。 まずはこの一冊から！ 【目次】 第1章　通信の基本はのろしと糸電話　～　プロトコルのしくみ 　1.1　プロトコル 　1.2　OSI基本参照モデル 　1.3　回線交換と蓄積交換 　1.4　コネクション型通信とコネクショ…

ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまで、この一冊で！ ・確率分布、推定、検定などの基本的な内容から、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまでを一冊で解説した、稀有の入門書 ・Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載！ 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を同時刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編）…

「Ｐｙｔｈｏｎで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Ｐｏｌｉｃｙ ＧｒａｄｉｅｎｔとＡ２Ｃの記述・実装を見直した。 ・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。 【おもな内容】 Day1　強化学習の位置づけを知…

現実社会のデータを多く扱いながら、データサイエンスの概念と確率の基礎をしっかりていねいに解説。データリ テラシーを涵養するためのまたとない入門書！　データサイエンスを知るならまずこの本！ 【データサイエンス入門シリーズ】 第1期として、以下の3点を同時刊行! ・データサイエンスのための数学：椎名　洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編） ・データサイエンスの基礎：浜田悦生（著）狩野　裕（編） …

「読んでいて本当に心地がいい」と大好評の前著『ベイズ推論による機械学習入門』からの第２弾！　 「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった 「欲張り」本！　 基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説した。本邦初の成書！ 本書のサポートページ： https://github.com/sammy-suyama/BayesianDeepLearningBook 【…

【モノ作りにかかわる全技術者必携の最強テキスト】 体系的に整理された定本の改訂版。最新動向を盛り込み、さらにパワーアップ！　イラストをカラー化し、さらに見やすく！ ・GUI設計・ヒューマンエラー対策などで、基本的な考え方だけではなく、具体的・実践的なスキルまで解説しました。 ・人工知能分野の進展にあわせて、「スマートスピーカ」「画像認識」「音声認識」「ディープラーニング」などの関連項目を新たに解…

強化学習が実装できる！　エンジニアのために、Ｐｙｔｈｏｎのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。実用でのネックとなる強化学習の弱点とその克服方法、さらに活用領域まで紹介した。コードも公開！ ・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。 【おもな内容】 D…

おお！もう第２版！　深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、ＧＡＮ、深層強化学習の「章」が新たに加わり、ツールの最新事情も反映された。５０ページ以上増強されたお得な一冊！ いまの姿を的確に、時代を見据えた、きちんとした大改訂。 ResNet、SENet、Faster R-CNN、YOLO、GAN、DCGAN、CGAN、CycleGAN DQN、Actor-Cr…

ラズパイを使ってさまざまな機械学習の演習を行い、体験を重ねながら理解する入門書。専門知識がなくても読み通せます。

機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書！　深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。　【甘利俊一先生推薦】　「世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい」 機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書！ …