作品一覧

  • 理系のためのExcelグラフ入門 実験データを正しく伝える技術
    4.5
    1巻1,078円 (税込)
    実験で得た数値データを表すグラフは、誤解なく読み取れるように仕上げることが重要。これをExcelで実現するために必要なデータを正しく伝える技術について丁寧に解説する。軸ラベルや凡例、線の種類などの基本設定から対数グラフやヒストグラムなどの描き方まで、卒論やレポートなどに用いるグラフの質を飛躍的に向上させる知識が自然と身につく。※本書は以下の環境を使い、機能を確認して執筆しています。「Excel 2010、Excel 2013(共にWindows 7)」「Excel 2007(Windows Vista)」「Excel 2003(Windows XP)」※本書で掲載している画面はExcel 2010で使用したときのものです(Excel 2013、Excel 2007、Excel 2003でも操作できるように、紙面の許す限り補足を入れています) (ブルーバックス・2013年10月刊)※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
  • 高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ
    4.0
    1巻1,540円 (税込)
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、ディープラーニングを支え、ベースとなっている数学に焦点をあて、どのような仕組みで、どのように効いて、なぜ機能するのかの解説をしていきます。「ブラックボックス」と思われがちなディープラーニングの中身を理解していきます。 高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。 「ディープラーニングという言葉は聞くが、どんなものなのか分からないので理解したい」「ブラックボックスと言われるディープラーニングの仕組みを知りたい」「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった読者の興味に応える一冊です。 数学を学びながら、それがディープラーニングにどのように効いているのか分かることが重要です。その点を実感として理解することができれば、ディープラーニングの仕組みの本質が理解できたことにつながっていきます。そのためのディープラーニングの主要な概念の解説もしていきます。 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
  • カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで
    4.0
    機械学習は人工知能を支える技術の1つです。本書ではRaspberry Piを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験。機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も! Scikit-learn(機械学習)、keras(ディープラーニング)、OpenCV(画像処理)を使用。演習用プログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでもすぐはじめられます。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

    試し読み

    フォロー
  • 実例で学ぶRaspberry Pi電子工作 作りながら応用力を身につける
    4.0
    1巻1,276円 (税込)
    定番の作品づくりで電子工作への理解を深めつつ、Raspberry Piのさまざまな特徴を学べます。演習用プログラムと配線図PDFをダウンロード可能。経験の浅い人の上達に最適の一冊です(電子版にはサポートページで配布の追加情報PDF付)。本書はNOOBS1.4.1、1.4.2、1.5.0向けの記述ですが、最新のNOOBSでの動作をhttp://raspibb2.blogspot.comにて随時更新。(ブルーバックス・2015年12月刊)※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
  • ラズパイ5対応 カラー図解 最新 Raspberry Piで学ぶ電子工作
    -
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆ラズパイを使った電子工作の基本から応用までが、この1冊でまるわかり!◆ 「演習プログラムのダウンロードサービス」と「公式のパーツセット」をご用意しておりますので、どなたでもすぐに始められ、手を動かして体験しながら学習できます。 【本書で学べる主な演習】LEDの点滅(いわゆるエルチカ)/タクトスイッチを使ったLEDの点灯と消灯/タクトスイッチを使ったカメラシャッター操作やMP3ファイルの再生、ラズパイ本体のシャットダウン/フォトレジスタを使った周囲の明るさによるLEDの制御/半固定抵抗を使った音声のボリューム変更/温度をLCDに表示するデジタル温度計/RGBフルカラーLEDの明るさや色の制御/DCモーターやサーボモーターの制御/PCやスマホ、タブレットからのLEDやモーターの制御/キャタピラ式模型の遠隔制御 ■目次 ●第1章 Raspberry Piとは何か ・1.1 Raspberry Piの誕生 ・1.2 Raspberry Piが人気を集めた理由 ・1.3 Raspberry Piの特徴 ・1.4 Raspberry Piとマイコンとの違い ●第2章 Raspberry Pi用のOSのインストール ・2.1 本章で必要なもの ・2.2 microSDカードへのOSのインストール ・2.3 Raspberry Piへの電源の接続 ・2.4 インストール後の設定 ●第3章 電子工作の予備知識およびRaspberry PiによるLEDの点灯 ・3.1 本章で必要なもの ・3.2 電子工作を学ぶ上で必要な予備知識 ・3.3 Raspberry Piを用いたLEDの点灯回路の実現 ・3.4 抵抗のカラーコード ●第4章 プログラミングによるLEDの点滅 ・4.1 本章で必要なもの ・4.2 LEDの点滅をどのように実現するか ・4.3 LED点滅のためのプログラムの記述 ●第5章 タクトスイッチによる入力 ・5.1 本章で必要なもの ・5.2 タクトスイッチを用いた回路 ・5.3 タクトスイッチでLEDを点灯してみよう ・5.4 Raspberry Pi内部のプルダウン抵抗の利用 ・5.5 イベント検出によるトグル動作 ……ほか ・6.1 本章で必要なもの ・6.2 AD変換とは何か ・6.3 半固定抵抗を用いた回路 ・6.4 フォトレジスタを用いた回路 ・6.5 半固定抵抗で音声のボリュームを変更する(要ネットワーク) ●第7章 I2Cデバイスの利用 ・7.1 本章で必要なものと準備 ・7.2 I2C接続するデバイスの例:温度センサADT7410 ・7.3 I2C接続するデバイスの例:小型LCD ・7.4 小型LCDにカタカナを表示する ・7.5 温度センサで読み取った値をLCDに表示するデジタル温度計 ……ほか ●第8章 PWMの利用 ・8.1 本章で必要なもの ・8.2 PWMとは何か ・8.3 PWM信号によるLEDの明るさ制御 ・8.4 RGBフルカラーLEDの色を変更しよう ・8.5 PWM信号によるDCモーターの速度制御 ……ほか ●第9章 FastAPIを用いたPCやスマートフォンとの連携(要ネットワーク) ・9.1 本章で必要なもの ・9.2 FastAPIを用いるための準備 ・9.3 ブラウザのボタンによるLEDの点灯 ・9.4 ブラウザへの温度センサの値の表示 ・9.5 ブラウザのスライダの利用~RGBフルカラーLED ……ほか ●第10章 FastAPIを用いたキャタピラ式模型の操作(要ネットワーク) ・10.1 本章で必要なもの ・10.2 TAMIYA工作キットで機体を作成 ・10.3 ツインモーターギヤーボックスの動作確認 ・10.4 キャタピラ式模型にカメラを搭載しよう(オプション) ・10.5 キャタピラ式模型に搭載したカメラを上下に動かす(オプション) ■著者プロフィール 金丸隆志:工学院大学先進工学部機械理工学科教授。専門は計算論的神経科学および非線形力学。2001年、東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻修了。博士(工学)。主な著書は『カラー図解Raspberry Piではじめる機械学習』、『高校数学からはじめるディープラーニング』(ともに講談社ブルーバックス)など。
  • カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで

    Posted by ブクログ

    機械学習において、より高い正解率になる方法がどれかは、試行錯誤によって見つける。


    ビックプロパゲーションによって、中間層のニューロン数、及び出力層のニューロンは自動で調整してくれる。
    dropout 入力層のいつくかの入力をランダムに無効化することで、過学習を防止する

    畳み込み層=特徴抽出 3×3のマスが、中列が明るい、左列が明るいなど。×32個の特徴について調べる。特徴の数は自動で決められる

    maximampool
    2×2のマス(プール)から最大の数だけを抽出する。誤差に強くなる。

    機械学習には時間がかかるため、できるだけ入力するデータ数を少なくする。もしくは単回帰分析で特徴のある

    0
    2023年03月23日
  • 理系のためのExcelグラフ入門 実験データを正しく伝える技術

    Posted by ブクログ

    エクセルとあるが、図の作成方法、その思想からテクニックまで網羅。かなりな良書。自分には久々のヒット。分かってる部分もあるが体系的にまとめられている書籍に初めて出会った。

    エクセルネタでは
    ソルバー機能でグラフの近所曲線が引ける
    反比例では本来は接続されず0クロス位置に空行を入れると良い。

    対数を使う意味。
    指数関数による減衰が直線として表示。
    小さな値と大きな値とを含む場合。
    なぜ直線になるかを説明。
    べき乗数は両対数で直線に。

    0
    2015年02月24日
  • 高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ

    Posted by ブクログ

    「高校数学からはじめる」とあるが、数式が意図するところの理解を促す図表がふんだんに用いられた親切なディープラーニングの入門書。
    なぜそこでReLUなのか、ソフトマックスなのか、そういった一つ一つに対しての解説が丁寧だ。
    数式を全て追わずとも、そういった解説から概要を掴むことができる。

    Excelマクロで用意された演習は飛ばして読んでいたが、実は演習解説の中に重要な内容があるということがあった。ここはちょっと戸惑ってしまった。なのでこれから読む人は、実際にExcelを動かさない場合でも演習パートに目を通すことをおすすめする。

    0
    2020年10月16日
  • 実例で学ぶRaspberry Pi電子工作 作りながら応用力を身につける

    Posted by ブクログ

    実生活に使えそうなレベルの電子工作。マネするだけでも楽しそう。

    ただ、前著に比べて難易度が格段に上がってる。

    0
    2019年08月06日
  • 理系のためのExcelグラフ入門 実験データを正しく伝える技術

    Posted by ブクログ

    良書。
    実用的、役に立つ。
    理系の人必読。参考になる。
    もう、すでにやってるよってな内容かも
    しれないけど。

    0
    2014年02月01日

新規会員限定 70%OFFクーポンプレゼント!