最新のAI開発プラットフォームで 機械学習・深層学習・強化学習の 基礎技術を学ぼう！ 【本書の概要】 本書はUdemyで大人気の講座 『AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-』をもとにした書籍です。 ・機械学習（回帰、k平均法、サポートベクターマシン） ・深層学習（画像識別や画像生成、RNN） ・強化学習（Cart Pole問題、深層強化学習） といった、AI開発でニーズの高い人工知能技術を、深層学習を中心に解説しています。 また本書ではサンプルを用意していますので、サンプルを動かしながら、AI技術の仕組みを理解できます。 開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【Google Colaboratoryとは】 ブラウザ上で利用できる機械学習や深層学習向けの開発環境です。 GPUを無料で利用できるので、コードの実行時間を大幅に短縮できます。 【本書ポイント】 ・機械学習・深層学習・強化学習の基礎知識を一気に学べる ・Pythonでコードを動かしながら機械学習・深層学習・強化学習の理論を学べる 【対象読者】 ・何らかのプログラミング経験のある方 ・機械学習・深層学習・強化学習を学ぶ意欲のある方 ・高校数学以上の数学知識のある方 【著者プロフィール】 我妻幸長(あづま・ゆきなが) SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。 人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。 著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 JavaScriptを学んで、データ操作やグラフ作成を簡単にやってみよう！ 本書は、Google Colaboratory（以下、Colaboratory）を使って、やさしくJavaScriptを学習する本です。 ※Colaboratoryは、Googleが提供している、無料で利用できるプログラミングの実行環境です。学習に必要なのはWebブラウザ（Google Chrome）とGoogleのアカウントだけ。新しくソフトをインストールする必要はありません。会社のルールでソフトのインストールに制限があったり、古いPCやスペックの低いPCでも、すぐに学習できるようになっています。 一般的なJavaScriptの入門書では、JavaScriptのほかにHTMLやCSSを用意する必要がありますが、本書ではColaboratoryを使うことで、学習に関係のないHTMLやCSSの用意は不要となり、JavaScriptの学習にのみ専念することができまます。また、ボタンをクリックするだけで、同じ画面の中ですぐに結果を確認できます。 さらに、Colaboratoryなら、さまざまな環境からアクセスして使うことができますので、自宅PCや会社のPCと環境を変えながら学習することもできます。そして、作成した表やグラフに文章を付けてレポートにし、それをそのまま誰かと共有することもできるのです。 本書はそのようなColaboratoryの利点を活かし、プログラミングで仕事を効率化したい方、共有したりレポート化することに興味のある方を対象に、JavaScriptの使い方をまとめました。 本書は、プログラミングが初めての方でも学習できるように、JavaScriptの基本から解説しています。基本文法の後に関数やオブジェクトについて学習し、Colaboratoryの上で編集可能なスプレッドシートを作ってデータを操作したり、チャートやグラフを作ったりといった、ビジネスで役立つプログラミングについて学んでいきます。 プログラミングそのものに興味がある方はもちろん、Colaboratoryに集計表やグラフ、地図などを配置して、ビジュアル性の高いレポートを作ってみたい方、仕事で繰り返し発生する作業を効率化したいと考えている方などに、ぜひ読んでいただきたい1冊です。

【初学者納得、玄人脱帽！】 　SNSで大絶賛の名講義がついに書籍化！ ・問題解決に必要な「プログラマ的感覚」が身につく！　 ・基礎から解説し、プログラミングにはじめて触れる読者を、簡単な数値シミュレーションや機械学習まで導く。充実の目次！ ・Google Colaboratoryで環境構築も簡単。教科書として最適！ 【主な内容】 第1章　Pythonの概要とGoogle Colabの使い方 第2章　条件分岐と繰り返し処理 第3章　関数とスコープ 第4章　リストとタプル 第5章　文字列処理 第6章　ファイル操作 第7章　再帰呼び出し 第8章　クラスとオブジェクト指向 第9章　NumPyとSciPyの使い方 第10章　Pythonはどうやって動くのか 第11章　動的計画法 第12章　乱数を使ったプログラム 第13章　数値シミュレーション 第14章　簡単な機械学習 （詳細：https://www.kspub.co.jp/book/detail/5218839.html ） 【「はじめに」より抜粋】 　なぜプログラミングを覚えるべきか。それは今後プログラミングが就職活動の必須スキルになるからではなく、ましてAI がブームだからでもない。「プログラマ的感覚」を身につけるためだ。(…)エクセルを使っていても、面倒な処理を見た時に「これは一括でできるマクロがあるに違いない」と思って探すかどうか。毎日決まった時間に、あるウェブサイトにアクセスして、ある値を読み取らないといけないという「仕事」が与えられた時に、「ウェブサイトにアクセスして値を読み込めるツールがあるに違いない。毎日決まった時間に何かを自動的に実行する方法があるに違いない。それらを組み合わせれば良い」と思えるかどうか。これが「プログラマ的感覚」である。 　（…）細かい文法などは最初は気にせず、必要に応じて調べれば良い。「Python はこういうことができるんだな」「それはこれくらいの作業量でできるんだな」という「感覚」を頭の片隅に残すこと、それを目的として学習して欲しい。 【正誤表】 https://kaityo256.github.io/python_zero/errata/

自然言語処理モデル「BERT」のしくみと実装手法を PyTorchとGoogle Colaboratoryで学んでみよう！ 【本書の背景】 近年、深層学習に基づく自然言語処理技術は飛躍的な発展を遂げており、翻訳、文章生成、文章のグルーピングなど様々な業務に利用されています。自然言語処理技術の中でも特に注目を集めているのが「BERT」です。 【BERTとは】 BERTは2018年の後半にGoogleから発表された、自然言語処理のための新たなディープラーニングのモデルです。「Transformer」がベースとなっており、様々な自然言語処理タスクに合わせて調整可能な汎用性があります。 【本書の概要】 PyTorchとGoogle Colaboratoryの環境を利用して、BERTの実装方法について解説します。具体的にはAttention、Transformerといった自然言語処理技術をベースに、BERTのしくみや実装方法についてサンプルを元に解説します。章末には演習を用意しています。 【対象読者】 ・一歩進んだ自然言語処理技術を身につけたい方 ・BERTの実装を効率よくコンパクトに学びたい方 ・BERTの概要を実装を通して把握したい方 【本書の特徴】 ・サンプルを元にBERTの基礎から発展的な利用方法まで学べる ・Google ColaboratoryとPyTorchという人気の開発環境、フレームワークで学べる ・Transformersライブラリを利用してBERTを実装できる 【目次】 Chapter0 イントロダクション Chapter1 BERTの概要 Chapter2 開発環境 Chapter3 PyTorchで実装する簡単な深層学習 Chapter4 シンプルなBERTの実装 Chapter5 BERTの仕組み Chapter6 ファインチューニングの活用 Chapter7 BERTの活用 Appendix さらに学びたい方のために 【著者プロフィール】 我妻 幸長（あづま・ゆきなが） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、10万人以上にAIを教える人気講師。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 本書は自然言語処理のPythonプログラミングに必要な要点を簡潔かつわかりやすく解説しています。環境構築の手間がかからないGoogle Colaboratoryで手軽にプログラミングを試し、自然言語処理の習得へステップアップしていける入門書にふさわしい一冊です。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 さまざまな関係性の構造をPythonで分析する！ ネットワーク分析は、さまざまな「関係性」を分析する学問です。 構造をモデル化することで、ネットワークという言葉から想像しやすいWebやSNSの分析だけでなく、たとえば感染症の伝搬経路を見つけたり、未来の人間関係を予測したりすることが可能です。マーケティングなどの現場でも使用されています。 　本書では、ネットワーク構造をもつデータをPythonで分析するための基礎知識を習得できます。 　分析には、Google Colaboratory（クラウド上で使用できるJupyter Notebook環境。Colabとも呼ばれる）を用います。ブラウザ上で動くColabは環境構築が不要なため、すぐに実際にコードを試すことができます。また、可視化ツールとしてNetworkXを使用し、さまざまなネットワークをグラフとして視覚的に把握できます。 実際にColabで動かせるプログラムと、そのプログラムによって出力されたグラフを数多く例示しているため、実際にColabでコードを実行しながら理解を深めることができます。 データサイエンスを学ぶ学生はもちろん、企業の広報・企画・マーケティング担当者など、顧客の購買行動やソーシャルネットワークの分析などが必要になった社会人にも役立つ一冊です。 第1章　分析できる環境を用意する－ツールや言語の把握 第2章　ネットワーク分析の流れを知る－小説の人間関係を紐解く 第3章　必要な用語を学ぶ－ネットワークの基礎知識 第4章　中心を見つける－さまざまな中心性 第5章　経路を見つける－ネットワークの探索 第6章　グループを見つける－分割と抽出 第7章　似たネットワークを作る－モデル化 第8章　似た頂点を見つける－将来の構造予測 第9章　病気や口コミの広がりをモデル化する－感染、情報伝搬 第10章　ネットワークを俯瞰する－可視化による分析 第11章　リファレンス