※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。 CNNとViTによる画像認識を本格的に学ぶために！ 本書は、深層学習（ディープラーニング）に基づく2つの技術、畳込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformer（ViT）を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説するものです。 画像認識技術は、顔認証や異常検知など、現代社会に欠かせない技術として広く応用されており、研究開発も盛んに行われています。本書では、確かな理解のもとに画像認識技術の研究開発が可能となるよう、前半において理論的な基盤（深層学習の基本事項、畳込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT））を、紙数を割いてわかりやすく解説していきます。また後半では、画像認識の基本的手法である物体検出と領域分割、学習データの大規模化に欠かせない自己教師あり学習を実例とともに解説し、最終章では今後ますます重要になると見込まれるVision and Languageのマルチモーダル処理を詳細に扱います。 全体を通して、擬似コードなどでアルゴリズムを把握できるようにしたほか、Python（PyTorch）のサンプルコードも用意し、読者自身が手を動かして画像認識を実践することができるようにしました。 第1章　画像認識の概要 第2章　深層学習の基礎 第3章　畳込みニューラルネットワーク 第4章　Vision Transformer（ViT） 第5章　物体検出 第6章　領域分割 第7章　自己教師あり学習 第8章　画像と自然言語

※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。 【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！】 　本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。 　第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク（深層学習）の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ一人称ビジョン：人の身体に軽量小型のウェアラブルカメラを装着し、装着者自身の視点から見た映像を撮影することで自身およびその周辺の環境を理解する一人称ビジョンについて、浅く広く、応用や実践も含めて紹介。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミStable Diffusionと脳活動：Stable Diffusionと名付けられた潜在拡散モデルの各要素やプロセスが、脳内の活動とどのように対応しているかを探ることで、生物学的に拡散モデルの解釈を試みた研究について紹介。加えて、新たな深層学習モデルの訓練を必要としないシンプルなデコーディングの枠組みも提案。 ・フカヨミ音響情報のCV応用：本稿では音と画像を活用した研究をおおまかに、意味情報をもつ音響信号を用いて人物姿勢や画像を生成するモデルと、反響音から室内の3次元空間情報を推定するモデルに大別し、それぞれの代表的な研究について解説。 ・フカヨミ潜在空間で画像編集：表現空間における座標系に注目し、生成される画像を高品質に編集できる手法deep curvilinear editing (DeCurvEd) を紹介。 【チュートリアル】 ・ニュウモン拡散モデル：前々号（Summer 2023）掲載の「イマドキノ拡散モデル」では、拡散モデルの基礎を踏まえつつも、最新の研究動向を体系的に広く紹介することに主眼に置いた。今回はチュートリアル記事として前回よりさらに大きく紙面を割き、爆発的な進展の中で登場した数多くの技術の中でも特に広く使われているものを中心に、そのアイデアや技術の詳細を紹介。 その他、漫画「君も魔法をかけてみよう！」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

※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。 Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ 　データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野です。近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。 　本書は、データサイエンスの基礎となる統計分析からパターン認識（機械学習）、時系列データ分析、深層学習などを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです． 　データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。 　Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。 　第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系（AutoEncoder、GAN）などの近年重要視されるテーマを取り上げました。 1章　はじめに 2章　データの扱いと可視化 3章　確率の基礎 4章　統計の基礎 5章　回帰分析 6章　パターン認識 7章　時系列データ分析 8章　深層学習の基礎 9章　深層学習による画像処理 10章　深層学習による自然言語処理 11章　生成系深層学習 12章　深層強化学習 索引

本書は、情報処理学会CVIM（コンピュータビジョンとイメージメディア）研究会主催で開催されたチュートリアル講演をもとに書かれた『コンピュータビジョン最前線』Winter 2021～Autumn 2022の連載記事「ニュウモン」4編をまとめたものである。新たに必要となった加筆・修正を施し単行本化した。 本書により、深層学習のブレークスルーにより新しい原理・技術が続々と提案され、日々進化し続けているコンピュータビジョン分野で話題の技術・アルゴリズムについて、原理から実践場面における実装までを体系的に学ぶことができる。 ・イマドキノバーチャルヒューマン：XR分野におけるバーチャルヒューマンにかかわる技術の中でも、人間の全身構造や形状の把握に主眼を置いた代表的な研究について紹介。今後の見通しについても触れる。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミオープンワールド物体検出：筆者らがECCV2022で提案したオープンワールド物体検出のための手法LDETについて解説。既存手法の欠点を克服するためのデータ拡張、および学習フレームワークを提案し、さらなる発展についても言及。 ・フカヨミマルチフレーム超解像：シングルイメージ超解像を含む超解像分野全体の概観から始め、マルチフレーム超解像に関する最新の研究について紹介。 ・フカヨミ深層単画像カメラ校正：1枚の入力画像のみで歪みと傾きを高精度に校正する深層単画像カメラ校正の研究動向を紹介し、高精度な深層単画像カメラ校正を実現した論文をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモンAutoML：深層学習のためのAutoMLとして、ニューラル構造探索（NAS）とハイパーパラメータ最適化（HPO）について、代表的な手法を取り上げて解説。 その他、漫画「訳わかめフューチャー」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

※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。 ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理を学ぶ 　本書は，機械学習の道具として使われている確率過程の書籍です．確率過程とは，誤解をおそれずにひと言でいえば「パラメータにしたがってランダムに変動するデータを解析するための数学の一分野」です．すなわち，ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理です． 　日進月歩の勢いで発展を遂げる機械学習の研究成果を各自の専門領域に取り入れるには，これらの中で道具として使われている確率過程の基礎的な知識が必要不可欠です．本書では，数学的な厳密性は犠牲としながらも，機械学習の最新の結果を理解するために最低限必要と思われる内容にしぼって，確率過程について説明しています． 第1章　確率論の基礎 1.1　ランダム事象と確率 1.2　確率空間と確率変数 1.3　確率変数の独立性 1.4　確率変数の相関 1.5　確率変数の和 1.6　確率変数の変換 1.7　累積分布関数と特性関数 1.8　モーメントとキュムラント 1.9　多変量の確率変数 第2章　確率積分と確率微分方程式 2.1　ランダムな運動 2.2　確率過程 2.3　ブラウン運動とその性質 2.4　ブラウン運動と確率積分 2.5　確率微分方程式 2.6　伊藤の公式 2.7　確率微分方程式の具体例 2.7.1　オルンシュタイン・ウーレンベック過程 2.7.2　幾何ブラウン運動 2.7.3　一般化コーシー過程 2.7.4　多変数オルンシュタイン・ウーレンベック過程 第3章　マルコフ過程の性質 3.1　確率密度関数による表現 3.2　マルコフ過程 3.3　フォッカー・プランク方程式の導出 3.4　フォッカー・プランク方程式の解法 3.4.1　1変数の場合 3.4.2　多変数の場合 第4章　確率過程とベイズモデル 4.1　ベイズモデルの基礎 4.1.1　線形回帰モデルとベイズモデル 4.1.2　変分推論 4.1.3　マルコフ連鎖モンテカルロ法 4.2　時系列と状態空間モデル 4.2.1　時系列モデリング 4.2.2　状態空間モデル 4.2.3　カルマンフィルタ 4.2.4　拡張カルマンフィルタ 4.2.5　アンサンブルカルマンフィルタ 4.2.6　粒子フィルタ 4.3　連続空間のベイズモデル 4.3.1　確率的パラメータ 4.3.2　EMアルゴリズム 第5章　確率過程と機械学習 5.1　ガウス過程回帰 5.1.1　ガウス過程回帰の導入 5.1.2　ガウス過程回帰のパラメータ推定 5.1.3　ガウス過程回帰の予測分布 5.1.4　ガウス過程潜在変数モデル 5.1.5　ガウス過程動的潜在変数モデル 5.2　スチューデントのt-過程回帰 5.2.1　スチューデントのt-過程回帰の導入 5.2.2　スチューデントのt-過程回帰のパラメータ推定 5.2.3　スチューデントのt-過程回帰の予測分布 5.2.4　スチューデントのt-過程回帰潜在変数モデル 5.2.5　スチューデントのt-過程動的潜在変数モデル 第6章　実問題への応用 6.1　環境ゆらぎの影響を受けるブラウン粒子の運動 6.2　オプションの価格付け問題 6.3　深層学習への応用 6.3.1　深層学習とガウス過程回帰 6.3.2　拡散モデル 付録　 サンプルコード A.1　状態推定のサンプルコード A.2　機械学習のサンプルコード

間違いないのは、生成AIは、ディープラーニング（深層学習）の登場によって火ぶたが切って落とされた第３次AIブームに続く「第４次AIブーム」の幕開けというだけではなく、AIの枠を飛び越え、テクノロジー史に名を刻むだろうということである。（「はじめに」より） 生成AIで経済のすべてが変わる―― 決定版！野村総研アナリストが「生成AI」を全解説。 チャットGPTのしくみ、チャットGPTでできること、巨大テック企業の戦略、先行企業の生成AI活用例、生成AIで消える仕事・生まれる仕事、著作権問題、AI脅威論……などを網羅した内容。 間違いないのは、生成AIは、ディープラーニング（深層学習）の登場によって火ぶたが切って落とされた第３次AIブームに続く「第４次AIブーム」の幕開けというだけではなく、AIの枠を飛び越え、テクノロジー史に名を刻むだろうということである。（「はじめに」より） 生成AIで経済のすべてが変わる―― 決定版！野村総研アナリストが「生成AI」を全解説。 チャットGPTのしくみ、チャットGPTでできること、巨大テック企業の戦略、先行企業の生成AI活用例、生成AIで消える仕事・生まれる仕事、著作権問題、AI脅威論……などを網羅した内容。 たった５日間で１００万ユーザー獲得／生き字引であり、壁打ち相手でもある／人間の価値観まで反映／ＧＰＴ‐４はユーモアまで理解する／トヨタは自動車のデザインに活用／手書きのアイデアがすぐＵＩに／「あうんの呼吸」は通用しない／プロンプトエンジニアの「お仕事」／プロンプトは「買ってくる」時代／ＰＣの使い方が１８０度変わる／チャット連動型広告の誕生／ポスト・オープンＡＩの最右翼は／結局は生成ＡＩもビッグテックが支配する？／ＡＩスパコンでも熾烈な争い／大手金融機関はＡＩの開発レースへ／生成ＡＩ失業論／３億人分の仕事が自動化される？／チャットＧＰＴは「爆弾の作り方」を教えるのか？／「機械学習パラダイス」ニッポン／ＡＩネイティブ世代の誕生／ＡＩ界のゴッドファーザーの苦悩／国家安全保障にも影響……ほか

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノバーチャルヒューマン：XR分野におけるバーチャルヒューマンにかかわる技術の中でも、人間の全身構造や形状の把握に主眼を置いた代表的な研究について紹介。今後の見通しについても触れる。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミオープンワールド物体検出：筆者らがECCV2022で提案したオープンワールド物体検出のための手法LDETについて解説。既存手法の欠点を克服するためのデータ拡張、および学習フレームワークを提案し、さらなる発展についても言及。 ・フカヨミマルチフレーム超解像：シングルイメージ超解像を含む超解像分野全体の概観から始め、マルチフレーム超解像に関する最新の研究について紹介。 ・フカヨミ深層単画像カメラ校正：1枚の入力画像のみで歪みと傾きを高精度に校正する深層単画像カメラ校正の研究動向を紹介し、高精度な深層単画像カメラ校正を実現した論文をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモンAutoML：深層学習のためのAutoMLとして、ニューラル構造探索（NAS）とハイパーパラメータ最適化（HPO）について、代表的な手法を取り上げて解説。 その他、漫画「訳わかめフューチャー」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

読者待望の第２版！ より理解しやすく実践的にパワーアップ ネットワーク上にあるデータソースから金融経済関連のデータをダウンロードし、そのデータの特徴を理解し、投資・取引戦略を構築する。その際にPythonというプログラミング言語と統計的手法を用いてデータを客観的に分析し、安定した収益を実現する取引戦略を構築する。また、学習に用いたソースコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。これらが本書の特徴であり、目的である。 データ分析に用いるPythonでの最大の特徴は人びとの思考能力を鍛えるということに尽きる。人まねではない独自の戦略のみが利益を上げる。 日足のデータを用いてデータ分析の基礎を統計学を通して学ぶ。トレンドの発生を客観的に理解する力を統計学から得る。そのつぎにあゆみ値を用いたデータ分析と取引戦略の構築方法について理解する。トレンドの発生のメカニズムとリスク管理の重要性を実感するためである。 第２版となる本書では、Pythonの特徴がさらに生かされている。特定のソースコードでは初版の20倍近いスピードを達成している。 さらに初版で読者から寄せられた質問に説明を加えた。また、意見や勉強会でのやりとりは余すことなく第２版に生かされている。また、マーケットメイクの仕組みを基にした取引戦略のバックテストを２つ追加した。 今回新しく追加した第17章でランダムウォークと機械学習について、深層学習、主成分分析、大偏差原理を比較した。特に大偏差原理の議論を明確にするために初版では用いなかったmove１とmove２という表現を本書では導入した。これはトレンドの発生を理解するのに役にたつ。ソースコードはGitHubに公開している。 本書で学べること！ ● Jupyter Notebookの導入からPythonの利用方法 ● 株価・為替・経済などのデータの入手方法と分析手法 ● 時系列分析の処理と統計的手法（自己回帰モデル、モンテカルロ手法など） ● あゆみ値の本質と価格形成のメカニズム ● 高頻度取引の世界におけるマーケットメイクの仕組み 詳しくは16ページ「1.2 本書の構成」を参照

※本書はリフロー型の電子書籍です 【ChatGPTはブームではない。テクニウムがもたらすゲームチェンジに備えよ！】 2023年は生成AIに関するニュースが毎日のように報じられていて、技術のトレンドも最新の状況も猫の目のようにくるくると変わっています。しかし、じっくり腰を据えて見渡してみれば、いま起きていること、そしてこれから起きることは、「検索」から「生成」という大きなパラダイムシフトであると捉えることができるのです。生成AIはブームではありません。新しい時代の幕開けなのです。本書では「検索から生成へ」といたるパラダイムシフトはなぜ、どのようにして起きたのかを歴史的背景から紐解き、これから起きることはなにかを考えていきます。 〈目次〉 序　～まえがきにかえて～ プロローグ　検索の時代 検索以前の時代とインターネットの誕生/人力によるディレクトリ検索/自動で探索するロボット型探索/「そんなに検索精度が高いと儲からない」/KPIは顧客滞在時 …ほか 第1章　生成AIとはなにか？ コンピュータとAIは真逆の存在/説明なしで学ぶ人工ニューラルネットワーク/巨大化することで性能を飛躍的に向上させた生成AI/生成AIの性能を決定づけるデータとバイアス …ほか 第2章　テクニウムがもたらす未来～知恵を合わせる能力～ AIが急速に進歩した理由/Microsoftはなぜ大学生に負けたのか？/ファミコンから始まったゲーム機戦争/PCとMac、GPUの共進化/WebサービスとWeb2.0/強化学習×大規模言語モデルがChatGPT …ほか 第3章　民主化された生成AIが世界を変える 大規模言語モデルが民主化されるとなにが起きるのか/生成AIの法的な問題/倫理的な問題/データ中心主義（データセントリック）/表現手段としてのAI/プログラムを書くAI …ほか 第4章　生成AIでビジネスはどう変わるのか 生成AIでプロジェクトを管理するコミュニケーションと生成Ａ経営者と管理職を助ける生成AI/中小起業こそ生成AI導入のメリットがある/生成AIで変わる人事/生成AI時代の組織とは …ほか 第5章　生成AIの可能性 コミュニケーションと生成AI/エンターテインメントと生成AI/プランニングと生成AI/仕事と生成AI/新しい働き方と生成AI/教育と生成AI/高齢化社会と生成AI おわりに　「永続する未来へ」 〈本書の内容〉 生成AIでビジネスはどう変わるのかを事例とともに考察するほか、「生成の時代」をヒトはどう生きるべきかまでを人工知能研究の第一人者が解明！ 〈著者プロフィール〉 清水 亮（しみず・りょう）　 新潟県長岡市生まれ。AIスペシャリスト。プログラマーおよび上級エンジニア経験を経て、1998年に株式会社ドワンゴに参画。2003年に独立し、以来20年で12社の設立に関わるシリアルアントレプレナー。2005年、IPA（情報処理推進機構）より「天才プログラマー／スーパークリエータ」として認定。2017年、2018年 内閣府知的財産戦略本部「新たな情報財検討委員会」委員。2018年から2023年 東京大学客員研究員。2019年、2020年 一般社団法人未踏とNEDOによる「AIフロンティアプログラム」メンター。著書に『よくわかる人工知能』（KADOKAWA）、『はじめての深層学習（ディープランニング）プログラミング』（技術評論社）、『最速の仕事術はプログラマーが知っている』（クロスメディア・パブリッシング）、『プログラミングバカ一代』（共著、晶文社）がある。

★最年少で王立協会科学図書賞受賞！ ★タイムズ紙、BBCサイエンス・フォーカス絶賛！ 科学で人間関係をラクにする！ 思い悩むことがあったら、推量や思い込みではなく、決して嘘をつかない「科学」に頼ってみよう。 科学はあなたの陰口を言ったりしない、信頼に足る最高の友人になってくれる。 ADHD（注意欠如・多動性障害）、ASD（自閉症スペクトラム障害）、生化学のPhD（博士号）…… 「普通」がわからない科学者が、幼いころの自分のために書き上げた人間関係のトリセツ。 タンパク質に人間関係を学び、『アトキンス 物理化学要論』で部屋の片付けに挑む——。 数々の失敗と「実験」を重ねてきた博士が語る、周りと協調しながら、それでも自分らしく生きる方法。 ・チームワークは「がん細胞」に学べ ・部屋が散らかるのは「熱力学」のせい ・「波長」があう人の見つけ方 ・恐怖を資産に変える「光の屈折」の考え方 ・恥ずかしい思い出も「深層学習」でうまく活用 ・礼儀作法で失敗しないための「ゲーム理論」 「地球での生活が始まってから５年目のこと、私は間違った場所に着陸したのではないかと思い始めていた。降りる惑星を間違えてしまったのに違いない。自分と同じ種と暮らしているのに、よそ者のような気分がしていた。言葉は理解できるのに伝わらない。仲間の人間たちと同じ外見をしているのに、本質的な特徴はまったく違う。…… この宇宙に存在するほとんどすべてのものについて、それを題材とする本があるというのに、私にどうあるべきかを教えてくれる本はないのだ。私が世の中に出る用意を助けてくれる本はなかった。苦しんでいる人がいたら肩を抱いて慰めればいい、他の人が笑っているときには一緒に笑えばいい、他の人が泣いているときには一緒に泣けばいいのだと、教えてくれる本はなかった。」（本文「はじめに」より）

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。 ※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。 ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説 　本書は，ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説した書籍です． 　ゲームAI研究は従来より，AIの社会実装における重要な示唆を与えるものとして大きな役割を果たしてきました．特に近年，深層学習の登場により注目を集める分野になっています．しかし，すべての情報を得られない不完全情報ゲームや実環境の外乱が結果を大きく左右するスポーツ等の不確定ゲーム，コミュニケーションがゲームの勝敗に大きな影響を与えるコミュニケーションゲームなど，まだまだ多くのゲームで人間を超えるゲームAIをつくることが困難な分野もあります．さらに，AlphaGoZeroが人間のプロを超越したとされる完全情報ゲームの囲碁でも，囲碁AIが陥ってしまう穴が見つかっています． 　また，人間を超越したゲームAIが人間と共存するために求められる人間らしさや楽しさの理解，これからのデジタルゲームに求められるゲームデザインとゲームAI，ゲーム体験の評価手法および人間の認知機能の理解なども課題として残されています． 　本書は，これまでのゲームAI研究の理解の上に，これからゲームAI研究をする人にとってヒントとなるエッセンスの詰まった必読書です． CHAPTER 1　ゲームと知能研究 1.1　知能研究におけるゲーム 1.2　ゲーム研究のメインストリーム 1.3　ゲーム研究の残された課題 CHAPTER 2　不完全情報ゲーム 2.1　CFR 2.2　ガイスター 2.3　大貧民 2.4　ポーカー 2.5　不完全情報ゲームのゲームAIの可能性 CHAPTER 3　不確定ゲーム 3.1　バックギャモン 3.2　バックギャモンのゲームAI 3.3　ゲームAIの評価の可視化 CHAPTER 4　コミュニケーションゲーム 4.1　ゲームにおける社会的相互作用 4.2　Hanabi 4.3　人　狼 CHAPTER 5　実環境のゲーム 5.1　カーリング 5.2　測定データの処理 5.3　研究事例 5.4　実環境で人間プレイヤを支援する技術 5.5　実戦運用と課題 5.6　ミニ四駆AI 5.7　ミニ四駆AIの技術と課題 CHAPTER 6　ゲームデザイン 6.1　ゲームにおけるゴール 6.2　ルール設定 6.3　ゲームデザインの表現 6.4　レベルデザイン 6.5　難易度の調整 CHAPTER 7　メタAIとプロシージャル コンテンツ ジェネレーション 7.1　メタAI，PCG，機械学習 7.2　メタAIとは 7.3　アルゴリズムによるPCG 7.4　機械学習を用いたPCG 7.5　学習を含んだMCS-AI動的連携モデル CHAPTER 8　人間らしさと楽しさの演出 8.1　人間らしさのさまざまな側面 8.2　ゲームの要素とAI技術 8.3　ゲームAIに求められる人間らしさ 8.4　人間プレイヤの人間らしさ 8.5　人間らしさの実装方法 8.6　人間プレイヤの感じ方のモデリング 8.7　実例（FPS，スーパーマリオブラザーズ，囲碁，不確定ゲーム） CHAPTER 9　ゲーム体験の評価 9.1　AlphaZero以後のゲームAI研究 9.2　主観的事項の評価・計測手法 9.3　楽しさの評価 9.4　今後の課題 CHAPTER 10　人間の認知機能とスキルアップの原理 10.1　スキルアップの原理 10.2　熟達にともなう潜在化と自動化 10.3　熟達者の認知特性の実例 10.4　熟達者の脳 CHAPTER 11　認知研究とAIの人間への影響 11.1　ゲームと認知研究 11.2　ゲームの認知科学的研究 11.3　生体データの計測と解析 11.4　ゲームによる学習支援 11.5　人間を超えるゲームAIの反響 11.6　将棋界に起こった変化と邂逅 11.7　囲碁AIが囲碁界に与えた影響 11.8　eスポーツとゲームAI 11.9　人間の知を超えたゲームAIとその応用

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 周知のように、昨今のAIや機械学習技術の進歩には目覚ましいものがあり、AIアプローチによるコグニティブ電子戦は、従来のコグニティブ電子戦の課題を解決する最も強力な手段である。本書では、コグニティブ電子戦の基礎、目的関数、機械学習の基礎、コグニティブ電子戦における電子支援・電子防護・電子攻撃、電子戦闘管理、リアルタイムの任務遂行中の計画立案・学習、データ管理、システムアーキテクチャ、試験・評価、初心者のための導入アドバイスなど、コグニティブ電子戦システムの要素技術を網羅的に判りやすく解説している。 電子戦の専門家、AIの専門家、通信の専門家はもとより、これらのどの専門家でもない技術者、運用者、安全保障関係者は本書により各要素技術の概要を短時間で習得できる。アカデミアの研究者にとっては、ゲーム等とは違うミッションクリティカルな最適化システム構築のガイドとなる。 本書は、中国の『認知電子戦の原理と技術』（2018年）に続いて、西側世界では初めてのコグニティブ電子戦に関する成書の刊行と、著者の実用化ノウハウに基づいた共通フレームワーク（意思決定のAIアプローチ）を提示するものという点でも意義深い。深層学習による画像認識や自動目標認識については、軍用分野でも一般的適用事例であるが、機械学習等による意思決定の最適化問題の事例紹介は、まだ少なく、今後の指揮統制の意思決定問題への重要な参考事例になると考える。

※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。 一冊に、AIと数学とアルゴリズムの基本を濃縮！ Pythonの深層学習フレームワークを自作！ 社会の中で日々存在感を増している「AI」と「数学」と「アルゴリズム」。その基本を180ページに詰め込んだのが本ムックです。 バブルソートのような基本的なアルゴリズムから、手書き数字認識もできる深層学習フレームワークの自作、AIで使われる数学の基礎である線形代数、そして経済学のアルゴリズムであるゲーム理論まで、様々な話題を扱っています。 もちろん、単に解説するだけではなく、Pythonで動くコード付き！動かしながら、深く学ぶことができます。 ≪目次≫ 第1章　絶対に知っておきたいアルゴリズム10選　その１ 　基礎から機械学習まで厳選した10個のアルゴリズムを 　Pythonによる実装とともに解説！ 第2章　絶対に知っておきたいアルゴリズム10選　その２ 　3つのテーマで厳選した10個のアルゴリズムを 　Pythonによる実装とともに解説！ 第3章　自分で作るPython深層学習フレームワーク 　Python＋NumPyでフレームワークを完全自作！ 　深層学習の原理がよくわかる！ 第4章　Pythonで線形代数を学ぼう 　AI＆データサイエンスで使う数学の基礎！ 第5章 Pythonで学ぶ「ゲーム理論」 　人間関係をプログラミングできる！ 第6章　プログラミング時代の数学との付き合い方

★最強最短の近道は、これだ！★ ・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！ ・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！ 【主な内容】 第1章　機械学習コンテストの基礎知識 1.1　機械学習コンテストのおおまかな流れ 1.2　機械学習コンテストの歴史 1.3　機械学習コンテストの例 1.4　計算資源 第2章　探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 2.1　探索的データ分析 2.2　モデルの作成 2.3　モデルの検証 2.4　性能の向上 第3章　画像分類入門 3.1　畳み込みニューラルネットワークの基礎 3.2　コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介 3.3　最初の学習：CNNアーキテクチャ 3.4　最初の学習：データセットの準備と学習ループ 3.5　最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング 3.6　データ拡張 3.7　アンサンブル 3.8　さらにスコアを伸ばすために 第4章　画像検索入門 4.1　画像検索タスク 4.2　学習済みモデルを使ったベースライン手法 4.3　ベースラインを実装する 4.4　距離学習を学ぶ 4.5　画像マッチングによる検証 4.6　クエリ拡張を学ぶ 4.7　Kaggleコンテストでの実践 第5章　テキスト分類入門 5.1　Quora Question Pairs 5.2　特徴量ベースのモデル 5.3　ニューラルネットワークベースのモデル

※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。 機械学習で、マスク判定だ！ 好評「AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」が「TensorFlow2に対応！」 Withコロナ時代に対応した「マスクの有無を判定する」サンプルを新たに加えました。 ◇もくじ◇ ■第1章　機械学習 / ディープラーニングについて ■第2章　機械学習入門 ■第3章　OpenCV と機械学習 - 画像・動画入門 ■第4章　自然言語処理 ■第5章　ディープラーニング( 深層学習) について ■第6章　機械学習で業務を効率化しよう ■Appendix　本書のための環境を整える

★まずは、この一冊から始めよう！★ 最適輸送は、ふたつの確率分布を比較するためのツールです。深層学習の勃興とGPU計算の普及により、機械学習分野でも最適輸送が広く用いられるようになりました。 本書では、線形代数・確率・最適化についての初歩的な知識を前提として、線形計画、エントロピー正則化、シンクホーンアルゴリズム、敵対的ネットワーク、スライス法などのさまざまな解法アプローチをていねいに解説します。 【主な内容】 第1章　確率分布を比較するツールとしての最適輸送 第2章　最適化問題としての定式化 第3章　エントロピー正則化とシンクホーンアルゴリズム 第4章　敵対的ネットワーク 第5章　スライス法 第6章　他のダイバージェンスとの比較 第7章　不均衡最適輸送 第8章　ワッサースタイン重心 第9章　グロモフ・ワッサースタイン距離 第10章　おわりに

※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。 近年の技術の発展により、画像認識技術はますます身近になっています。スマホの顔認証やオンライン会議での人物と背景を認識して背景をぼかすなどをはじめ、画像認識技術ははさまざまな場面において人々の生活をサポートしています。本書では画像認識について実践的に学べるように、Pythonを使った実装を示しています。また画像認識の基礎については簡単に触れるにとどめ、最新の画像認識手法について紙幅を割き、多くの部分で深層学習の実装について学ぶことができる構成になっています。

※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。 第3次ブームから数年が経過した現在、人工知能（AI）は大きな転換期を迎えています。深層学習を中心とするテクノロジーの進化や社会実装が進む反面、当初の期待と実態とのギャップが明らかになり、倫理面での問題や雇用への影響など、負の側面も議論されるようになりました。 本ムックでは、「深層学習の父」と呼ばれるジェフリー・ヒントン博士、東京大学の松尾 豊教授をはじめとする著名研究者へのインタビュー、中国や欧州における教育や医療分野での社会実装の事例、AI研究のトレンド解説、倫理・ガバナンス問題の国際動向など、MITテクノロジーレビューに掲載された膨大なAI関連記事の中から特に価値ある記事を厳選して収録しました。AI技術の開発に関わる研究機関、AIを利用した新規事業の創出に取り組む一般企業、AI政策の立案に関わる政府機関など、転換期のAI戦略を描くためのあたらしい指針として活用ください。 ※「MITテクノ ロジーレビュー（MIT Technology Review）は、1899年に米国マサチューセッツ工科大学によって創設された、世界で最も歴史あるテクノロジー誌です。米国版の読者層は、その8割超がテクノロジー部門の責任者であり、6割が経営層に読まれています。本ムックは2017年～2020年にかけて日本版Webサイトに掲載した会員限定記事を再編集したものです。 ※一部の記事・企画は電子版で未収録・未対応の場合があります。

※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。 連続最適化アルゴリズムの数理を、詳しく丁寧に解説！ 連続最適化アルゴリズムとは、連続変数の関数についての数理最適化の問題で、適切な近似解を得るための計算手法のことです。古典的な数理計画の問題に限らず、近年ますます応用の広がりを見せている機械学習でも、その各種アルゴリズムにおいて数理最適化のさまざまな計算手法が駆使されています。 本書では、特に、二つの連続最適化に焦点を当て、詳しく丁寧に解説しました。一つ目は、微分不可能な凸関数の最適化、つまり、非平滑凸最適化です。ネットワーク資源割当や信号処理に現れる連続最適化は、非平滑凸最適化として表現ができます。二つ目は、微分可能ではあるが凸ではない関数の最適化、つまり、平滑非凸最適化です。深層学習に現れる連続最適化は、平滑非凸最適化として表現ができます。 また、この二つの最適化のための連続最適化アルゴリズムの性能を決定するステップサイズと呼ばれるパラメータの設定に着目し、その設定に関する理論と応用も詳解します。連続最適化問題の最適解へ進む方向（探索方向）が決まっているとき、その方向へ進む度合いを表すのがステップサイズです。 予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、第2章で本書の通読に必要な知識をまとめ、読者の利便性を高めています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理は、本文中もしくは演習問題としてすべて載せています。さらに、アルゴリズムの実装に資するよう、Pythonのサンプルコードを用意し、ダウンロードできるようにしました。 第1章　はじめに 1.1　連続最適化問題 1.2　連続最適化アルゴリズム 1.3　資源割当や機械学習に基づいたステップサイズ 第2章　数学的準備 2.1　ユークリッド空間の諸性質 　1　ユークリッド空間 　2　行列全体からなる集合 　3　点列の収束性 2.2　微分可能性と平滑性 2.3　凸性 2.4　射影 2.5　非拡大写像 演習問題 第3章　連続最適化と関連する問題 3.1　連続最適化問題と最適解 3.2　制約なし平滑最適化問題 3.3　制約なし非平滑最適化問題 3.4　制約付き非平滑最適化問題 3.5　制約付き平滑最適化問題と変分不等式 3.6　不動点問題 演習問題 第4章　反復法 4.1　反復法の基本的概念 4.2　勾配法と降下方向 4.3　ステップサイズ 　1　定数ステップサイズ 　2　減少ステップサイズ 　3　直線探索ステップサイズ 　4　その他のステップサイズ 4.4　劣勾配法 4.5　近接点法 4.6　収束性と収束率 演習問題 第5章　平滑非凸最適化のための反復法 5.1　最急降下法（Lipschitz連続勾配） 5.2　最急降下法（非Lipschitz連続勾配） 5.3　Newton法 5.4　準Newton法 5.5　共役勾配法 5.6　数値例 演習問題 第6章　非平滑凸最適化のための反復法 6.1　射影劣勾配法 6.2　射影近接点法 6.3　近接勾配法 6.4　FISTA（高速近接勾配法） 6.5　資源割当問題 演習問題 第7章　不動点近似法 7.1　Krasnosel'skii-Mann不動点近似法 7.2　Halpern不動点近似法 7.3　POCS 7.4　不動点近似法の適用例 　1　制約付き平滑凸最適化問題 　2　凸実行可能問題 　3　一般化凸実行可能集合 7.5　資源割当問題 演習問題 第8章　平滑非凸最適化のための深層学習最適化法 8.1　損失最小化問題 8.2　確率的勾配降下法（Lipschitz連続勾配） 8.3　確率的勾配降下法（非Lipschitz連続勾配） 8.4　モーメンタム法 8.5　適応手法（非Lipschitz連続勾配） 8.6　ミニバッチサイズの設定 8.7　ミニバッチサイズの推定 演習問題 付録A　定理の証明と補足 付録B　演習問題解答例 参考文献 索引

※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。 チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説 　本書は，機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整（チューニング）を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく，そして，詳しく説明した書籍です．合わせて，Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を，Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており，基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます． 　いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており，技術者／研究者，学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが，その際に手間を要するのが，ハイパーパラメータ調整です．特に，深層学習（ディープラーニング）では，ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに，その調整が性能を大きく左右するといわれています．多くの技術者が，これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です．ブラックボックス最適化は汎用性も高く，機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず，工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます．例えば，本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や，お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています． 　ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とそのPythonベースのフレームワークOptunaについて，応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です．機械学習に留まらず，科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です． CHAPTER 1　ブラックボックス最適化の基礎 1.1　ブラックボックス最適化とは？ 1.2　目的関数と最適化 1.3　グリッドサーチとランダムサーチ 1.4　SMBO 1.5　ブラックボックス最適化の利用対象 CHAPTER 2　はじめてのOptuna 2.1　環境構築 2.2　簡単な数式の最適化 2.3　機械学習のハイパーパラメータのOptunaによる最適化 CHAPTER 3　Optunaを使いこなす 3.1　多目的最適化 3.2　制約付き最適化 3.3　可視化機能を用いた探索空間の調整 3.4　探索点の手動指定 3.5　分散並列最適化 3.6　サンプラーの選択 3.7　枝刈り CHAPTER 4　ブラックボックス最適化の応用例 4.1　機械学習のハイパーパラメータの最適化：音声認識ソフトウェアMozilla DeepSpeech 4.2　パイプラインフレームワークとハイパーパラメータ最適化 4.3　継続的なモデル改善でのOptunaの使い方 4.4　オンライン広告入札システムの実行環境の最適化 4.5　クッキーレシピの最適化 4.6　ニューラルアーキテクチャサーチ CHAPTER 5　Optunaの最適化の仕組み 5.1　Optunaの柔軟なインタフェース 5.2　独立サンプリング 5.3　独立サンプリングの課題 5.4　同時サンプリング 5.5　パラメータ選択の全体像 CHAPTER 6　ブラックボックス最適化のアルゴリズム 6.1　探索点選択における共通の枠組 6.2　単目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.3　多目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.4　探索点選択アルゴリズムの使い分け

※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。 ★ベストセラー『教養としてのデータサイエンス』に続く第2弾！★ ★「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に完全準拠した公式カラーテキスト！★ ・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある！ ・文理を問わず、大学・高専生に、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの「応用基礎力」を習得させることを目的として編纂された。 ・カラーで見やすく、練習問題も充実。 【主な内容】 1章　データサイエンス基礎 1.1　データ駆動型社会とデータ分析の進め方　（久野遼平） 1.2　データの記述　（宿久　洋） 1.3　データの可視化　（宿久　洋・久野遼平） 1.4　データ分析の手法　（原　尚幸) 1.5　数学基礎　（清　智也) 2章　 データエンジニアリング基礎 2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング　（内田誠一） 2.2　データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎　（辻　真吾） 2.3　データ収集と加工、データベース　（森畑明昌） 2.4　ITセキュリティ　（宮地充子） 3章　 AI基礎 3.1　AIと社会　（松原　仁) 3.2　機械学習の基礎と予測手法　（赤穂昭太郎） 3.3　深層学習の基礎　（今泉允聡) 3.4　ロボット、認識、言語　（高野　渉） ※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。

※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。 深層学習を用いたマテリアルズインフォマティクスの実用的専門書第2弾。本書では厳選した事例を対象に、深層学習を有機化学・無機化学分野のデータに適用する場合のポイントについてを解説している。序章では『詳解 マテリアルズインフォマティクス』でも掲載したデータセットについて詳述し、第1章から有機化合物に対する予測モデル構築、第2章で無機材料に対する予測モデル構築、第3章で生成モデルを活用した材料・医薬品の設計についてをケーススタディとして紹介する。具体的なテクニックを読み解くことで、材料開発における深層学習の活用を更に飛躍させることができる。

※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。 そのモデル、本質を理解して使っていますか？ 本当にデータの全てを活用しきれていますか？ 回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅！ 【強化学習はいつ使うべきなのか？】 【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか？】 【結局、ベイスの定理は何に使えるのか？】 すべての疑問が間違いなく解消されます！

基礎的な点群処理から、ICPアルゴリズム、物体認識、PointNetまでをPythonで学ぼう！★章末問題付き★ ・Open3Dを使用し、Pythonプログミングとともに平易に解説。 ・サンプルコードをサポートページから提供したので、すぐに実践できる！ ・最終章では、RGBD画像、ボクセルデータ、メッシュデータ、多視点画像の3次元データ処理も解説。 【主な内容】 第1章　はじめに 第2章　点群処理の基礎 第3章　特徴点・特徴量の抽出 第4章　点群レジストレーション（位置合わせ） 第5章　点群からの物体認識 第6章　深層学習による3次元点群処理 第7章　点群以外の3次元データ処理

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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、古典機械学習ともよぶべき題材に的を絞り、考え方をできるだけ詳細に記述した教科書である。本書では、機械学習全体の網羅や、深層学習を中心に据えた説明は意図していない。大量のデータが存在する対象、あるいはその近傍の対象に対しては、深層学習はきわめて高性能を発揮する。しかし、少数のデータしか得ることができない対象も多く、本書で紹介する古典的な機械学習の手法は、今後も随所で活躍するであろう。とりわけ、ベイズ的な考え方は、予測の損失最小を保証するという意味で重要である。多くの大学理工系の学部で、初年次あるいは2年次に学ぶ多変数の微積分や、固有値問題の基本をふくむ線形代数、それと確率と統計の基本事項は既知としているが、確率と統計や、対称行列に関する固有値問題などの数学的事項の要点は、第V部としてまとめた。 本書は多くの優れた書籍を参照して書かれ、とりわけ、C. M. ビショップ（著）、『パターン認識と機械学習』の影響は随所にみられる。数学的記法も同書に準拠した。また、構成は、K. P. Murphy， “Probabilistic Machine Learning: An Introduction”の影響をうけている。Murphyの本では深層学習を1つの部としているが、本書では深層学習の部はもうけず、ニューラルネットワークの基礎的事項をパラメトリックモデルの部へ、また、深層生成モデル（の1つであるVAE）を潜在モデルの部へおいた。ベイズ推論の重要性に鑑み、潜在モデルを第IV部としたことは本書の特徴の1つである。 各章には演習問題、巻末には解答例と丁寧な解説を掲載。

【緒言】 私をつくる時間　2 本杉宇太郎（甲府共立病院 放射線科） 【ISMRM2022見聞録】 ISMRM2022 見聞記　 黒田　輝　18 ISMRM2022 Web参加見聞記　 市川新太郎／五島　聡　25 ISMRM2022 現地レポート 藤田翔平　28 ISMRMに 3 年振りに現地参加して 萩原彰文　33 ISMRM2022in London（ハイブリッド開催）に参加して 金澤裕樹　36 ISMRM2022 Annual Meetingを振り返る 権　池勲／米山正己　43 【臨床論文】 SmartSpeed MotionFreeとSmartSpeed Diffusionによる日常検査の革命 圓﨑将大ほか　52 MAGNETOM Alteaを用いた当院でのWhole-body MRI検査について 松本伸介　60 Deep Learning画像再構成の発展について 中浦　猛ほか　66 新Operation System Softwareにおけるアーチファクト低減技術の臨床活用 大野良治ほか　71 最新アプリケーションがもたらす臨床インパクト～頭部・頭頸部 藤間憲幸　77 乳腺領域におけるMRI最新Topics 塚田実郎　83 3T装置における患者の状態に合わせた腹部MR検査の実践 穐山雄次ほか　90 門脈領域 4D-Flow MRIの臨床的有用性 濵﨑真滉ほか　97 TGSE-BLADE DWIの放射線治療計画への活用 加藤　裕ほか　103 【技術論文】 MR WorkspaceとSmartSpeedのシナジーが革新するMRユーザエクスペリエンス 株式会社フィリップス・ジャパン　112 進化するキヤノン非造影MRA キヤノンメディカルシステムズ株式会社　119 Contactless化を支えるSiemens HealthineersのTechnology シーメンスヘルスケア株式会社　126 MRIにおける深層学習技術の臨床活用 GEヘルスケア・ジャパン株式会社　131 高速化・高画質化技術の進歩と自動検査支援に向けたトータルワークフロー向上の取り組み 富士フイルムヘルスケア株式会社　138 新プラットフォームuAiFIの紹介 United Imaging Healthcare Japan 株式会社　144 Ziostation REVORASの心臓MRI解析アプリケーション ザイオソフト株式会社　150 MRI文献ダウンロードBEST100 156　　　　

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ敵対的学習：敵対的学習とはどのような技術か、最新の敵対的学習ではどのような工夫がなされているか、などを、さまざまな応用手法を踏まえてわかりやすく解説。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミ点群解析：3次元点群データがどのようなものであるか、また、点群データを解析する際に考慮しなければならない3つの性質について解説し、近年の点群解析手法がこれらの課題をどう解決しようとしているかを紹介。 ・フカヨミ数式ドリブン点群事前学習：3次元点群を用いた3D物体認識に焦点を置き、CVPR2022で提案された数式ドリブン点群事前学習であるPoint Cloud Fractal Database（PC-FractalDB）についてフカヨミ。 ・フカヨミ3次元物体姿勢推定：物体のRGB画像を用いた3次元物体姿勢推定と精緻化に主眼を当てながら、近年大きな進展を遂げている深層学習ベースの手法について解説。 【チュートリアル】 ・ニュウモン点群深層学習：深層学習を用いて点群データを処理する方法について、基礎となる技術・アイデアを解説し、それらに関する関連研究を俯瞰する。3次元点群を用いたアプリケーションについても簡単に紹介。 その他、4コマ漫画「みかんちゃんの日常」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

「AIテクノロジーがいつどのように実現するか分かる」――マイクロソフトCEO サティア・ナデラ絶賛！ 「唯一無二の魅力に満ちた一冊」――ベストセラーSF『三体』作者 劉慈欣推薦！ 「年間ベストブック」３冠達成！〈ウォールストリートジャーナル〉〈ワシントンポスト〉〈フィナンシャルタイムズ〉 Amason US のベストノンフィクションにピックアップ！（976レビュー4.4★） 全米ベストセラーにして「未来予測本の決定版」が遂に日本上陸！ ・元GAFAトップの人工知能学者が最先端テクノロジー解説 ・鬼才のSF作家がストーリーで見事にビジュアライズ 【最高のストーリー＋AI技術解説で描く「20年後の私たちの世界」】 ・AI保険が個人生活を深層学習、恋愛相手まで決める ・パンデミック対応でAI医療が発達。非接触型社会へ ・完全自動運転とスマートシティ。移行期の課題とは ・没入型V Rがエンタメを一変。東京がメタバース聖地に ・バーチャルAI教師が子どもを教育。才能を開花させる ・量子コンピュータが発達。AI兵器が人類存亡の危機を招く ・幸福の定義が変わり、経済モデルは全く新しくなる われわれはA Iに降伏するのか？　それとも、AIでよき未来をつくるのか？ 深層学習、未来予測、自然言語処理、AI教育、ディープフェイク、自動運転、VR/AR/MR、メタバース、量子コンピュータ、仮想通貨、ブロックチェーン、AI兵器、幸福感、消える職業・生まれる職業、ベーシックインカムなど、本書一冊ですベてを網羅。 ビジネスパーソンの生き残りに必携の「SF的ビジネス教養書」が誕生！

※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。 深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。 日々進化し続ける深層学習技術の基礎をなす知識や考え方を体系的に，応用を俯瞰的にまとめた教科書。 　本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。 　SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。 　本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。 第1章　序論：深層学習登場の前と後 1.1　パターン認識とは 1.2　パターン認識の困難さと深層学習による成功 1.3　深層学習と従来のパターン認識手法の違い 第2章　深層学習以前のパターン認識手法 2.1　深層学習以前のパターン認識の概略 2.2　特徴抽出 2.3　機械学習・パターン認識手法 2.4　クラスタリング 2.5　評価指標 演習問題 第3章　深層学習ネットワーク 3.1　深層学習のアイディア 3.2　パーセプトロン 3.3　多層パーセプトロン 3.4　深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群 3.5　基本ネットワーク構造 演習問題 第4章　ネットワークの学習 4.1　深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア 4.2　誤差関数 4.3　確率的勾配降下法 4.4　誤差逆伝播法 4.5　畳込み層の学習 4.6　学習の実際 4.7　学習した畳込みフィルタの例 演習問題 第5章　学習のための技術 5.1　学習パラメータの初期値 5.2　学習率の設定 5.3　データ拡張 5.4　ドロップアウト 5.5　入力データの正規化 5.6　モデルアンサンブル 5.7　事前学習とファインチューニング 5.8　中間信号の画像特徴量としての利用 5.9　距離学習 5.10　マルチタスク学習 5.11　自己教師学習 5.12　ネットワークを小さくする工夫 演習問題 第6章　系列データへの対応 6.1　再帰型ネットワーク 6.2　1次元畳込み 6.3　Transformer 演習問題 第7章　画像認識への適用 7.1　主な画像認識ネットワーク 7.2　画像認識ネットワーク内部の可視化 7.3　物体検出 7.4　領域分割 7.5　人物姿勢推定 7.6　動画認識 演習問題 第8章　画像生成・変換への適用 8.1　エンコーダ・デコーダ型ネットワーク 8.2　オートエンコーダ 8.3　深層生成モデル 8.4　画像変換 8.5　画像最適化による画像変換 演習問題 第9章　音声処理への適用 9.1　音声認識ネットワーク 9.2　音声合成ネットワーク 演習問題 第10章　自然言語処理への適用 10.1　単語ベクトル 10.2　系列変換モデル 10.3　事前学習モデル 演習問題 第11章　マルチモーダル学習 11.1　マルチモーダル・クロスモーダル 11.2　画像と言語ル 11.3　画像・映像と音声 演習問題 演習問題略解 参考文献

★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★ ・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。 ・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。 【主な内容】 第1章　ベイジアンモデリングとは 1.1 データ解析とコンピュータ 1.2 ベイジアンモデリングの基礎 1.3 代表的な確率分布 1.4 近似推論手法 第2章　確率的プログラミング言語（PPL） 2.1 ベイジアンモデリングとPPL 2.2 自動微分・最適化アルゴリズム 2.3 PyMC3の概要 2.4 Pyroの概要 2.5 NumPyroの概要 2.6 TensorFlow Probabilityの概要 2.7 GPyTorchの概要 第3章　回帰モデル 3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル 3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル 3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル 3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル 3.5 階層ベイズモデル 3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度 3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化 第4章　潜在変数モデル 4.1 混合ガウスモデル 4.2 行列分解モデル 4.3 状態空間モデル 4.4 隠れマルコフモデル 4.5 トピックモデル 4.6 ガウス過程潜在変数モデル 第5章　深層学習モデル 5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル 5.2 変分自己符号化器 5.3 PixelCNN 5.4 深層ガウス過程 5.5 正規化流

花王社長 長谷部佳宏氏推薦！ 「100冊のデジタル関連本よりも、まずコレ。 ビジネス×ヒト×AIの行方を情報技術の革命児たちが語る」 “文系”ビジネスパーソンが知っておくべき「AIの本質」はこれだ！ 今ビジネスの世界では「AI」という言葉がますますもてはやされています。AIを主語として「AIが～する」という表現も極めて一般的になりました。 ただ、課題解決の新しい手段として存在感を増していくにつれ、「仕組みはよく分からないけど、とにかくAIさえ導入すれば課題を解決できる」という極めて漠然とした理解が広がっていることも否めません。 我々Preferred Networks（PFN）は、現在「AI」と呼ばれることが多い機械学習・深層学習という技術の実用化で多くの産業領域の企業と共同研究や事業を行ってきました。その経験をもとに、2021年秋に、エンジニアリング志向でもなく、単なる知識の注入でもない事業担当者向け研修プログラム「AI解体新書」（https://anatomy.preferred.jp）の提供を開始しました。 本書をお読みいただければ、機械学習・深層学習・強化学習や、それらの機能である認識や生成、制御などを「AI」と一緒くたにして議論することがビジネスの現場ではあまり意味をなさないことがお分かりいただけるでしょう。「AIが絵を描く」ではなく、「人間の意思で、深層学習を利用した生成モデルが絵を描く」という枠組みと解像度で事象を理解し、ご自身の事業の課題解決に応用できるようになることを目標としています。 ビジネスパーソンの皆さんにとって、本書が「AI」の本質的な原理やメリット、限界を知り、ビジネスの現場でいち早く役立てるための一助となれば幸いです。

大人気の機械学習フレームワーク「PyTorch」で 深層学習モデルとAIアプリを開発しよう！ 【PyTorchについて】 PyTorch は、主に深層学習で利用されている機械学習フレームワークです。 世界中で幅広く利用されており、国内でもここ数年で多くの方が利用し始めています。 【本書の概要】 Udemyで公開中の大人気講座『【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能 Web アプリの構築』の書籍化企画です。 PyTorch を使い、CNN による画像認識、RNN による時系列データ処理、深層学習モデルを利用した AI アプリの構築方法を学ぶことができます。 本書で PyTorch を利用した深層学習のモデルの構築からアプリへの実装までできるようになります。 【本書で得られること】 ・機械学習フレームワーク「PyTorch」の基礎が身につきます。 ・PyTorchのコードの読み書きができるようになります。 ・CNN、RNN などを実装できるようになります。 ・自分で調べながら、ディープラーニングのコードを実装する力が身につきます。 ・最終的に人工知能アプリを構築し、公開できるようになります。 【目次】 Chapter0 イントロダクション Chapter1 PyTorchと深層学習 Chapter2 開発環境 Chapter3 PyTorchで実装する簡単な深層学習 Chapter4 自動微分とDataLoader Chapter5 CNN（畳み込みニューラルネットワーク） Chapter6 RNN（再帰型ニューラルネットワーク） CHapter7 AIアプリの構築と公開 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） 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。 理学博士（物理）。解決策のモデル化、数式化が得意で、プログラミング教育も行う。 近著に『Google Colaboratoryで学ぶ！あたらしい人工知能技術の教科書 機械学習・深層学習・強化学習で学ぶAIの基礎技術』、 『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書』（いずれも翔泳社）がある。 ※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。

◆ベストセラーの改訂版。最高最強のバイブルが大幅にパワーアップ！！◆ ・トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどをはじめ、各手法を大幅に加筆。 ・深層学習のさまざまな課題と、その対策についても詳しく解説。 [本書まえがきより抜粋] ないもの（＝理論）ねだりをしても仕方がありません．それでも皆が研究を進めるのは，そうすることに意義があるからです．なぜうまく働くのか，なぜそうすべきか，数学的な証明はなくても，正しい説明は必ずあるはずです．それを手にできれば，目の前の課題を解決するのに，また次に進むべき道を知るうえで役に立つでしょう． そこで本書では，それぞれの方法について，今の時点で最も納得できる説明をきちんと与えることにこだわりました．名前の通った方法であっても，理屈が成り立たない，あるいは役に立たない方法や考え方については，はっきりそう書きました．著者の主観といわれても仕方がない場合もあるかもしれませんが，そのほうが有益であると信じています． また，現在の深層学習の広がりを把握できるように，定番となった問題・方法に加えて，重要だと思われる問題については，必ずしもそれほど有名でない方法も含めてなるべく網羅するようにしました．その取捨選択には，深層学習が実践的技術であることを踏まえ，実用性を最も重視しました．そこには，この間に著者が企業の実務家たちと行ってきた共同研究での経験が反映されています． [主な内容] 第1章　はじめに 第2章　ネットワークの基本構造 第3章　確率的勾配降下法 第4章　誤差逆伝播法 第5章　畳み込みニューラルネットワーク 第6章　系列データのためのネットワーク 第7章　集合・グラフのためのネットワークと注意機構 第8章　推論の信頼性 第9章　説明と可視化 第10章　いろいろな学習方法 第11章　データが少ない場合の学習 第12章　生成モデル

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12927-9)も合わせてご覧ください。 問題数を増量！　さらに幅広い問題と解説を提供！ AIエンジニア資格「E資格」で圧倒的な合格実績を誇る機械学習・ディープラーニング教育のプロ，株式会社AVILENが執筆。 実践的な演習問題と，分かりやすさを追求した問題解説で，AI・ディープラーニングの仕組みや手法の理解をサポート。G検定合格を目指すあなたに最適な1冊です。 本書の特徴 G検定頻出の「AIの社会実装」分野，「ディープラーニングの手法」を中心に問題を増量，旧版より52ページ増量。 旧版で内容の重複する問題を極力削り，新たなトピックを加え，バリエーション豊かな問題に再構成。 解説だけで206ページののボリューム。解説が丁寧でわかりやすく，機械学習や深層学習の仕組みからしっかりと理解できる。 豊富な図や表で読みやすく，イメージしやすい設計。 重要なキーワードを押さえた「用語解説」を各章に記載。試験前の見直しに最適。 最新の傾向にも対応。

※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。 深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく！ 本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。 大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。 第1章　自然言語処理の概要 　1.1　自然言語処理の応用 　1.2　コーパスと自然言語処理 　1.3　自然言語処理の難しさ 　演習問題 第2章　自然言語処理のための機械学習の基礎 　2.1　機械学習とは 　2.2　教師あり学習 　2.3　特徴量表現 　2.4　パーセプトロン 　2.5　ロジスティック回帰 　2.6　ソフトマックス回帰モデル 　2.7　機械学習モデルの評価 　2.8　正則化 　2.9　ニューラルネットワーク 　2.10　計算グラフと自動微分 　2.11　ニューラルネットワークに関するその他の話題 　演習問題 第3章　単語ベクトル表現 　3.1　記号からベクトルへ 　3.2　素性関数による単語のベクトル表現 　3.3　分布仮説と単語文脈行列 　3.4　特異値分解による次元削減 　3.5　Word2Vec：ニューラルネットワークによる学習 　3.6　単語ベクトルの応用 　3.7　FastText：単語よりも小さな単位の利用 　3.8　単語ベクトル表現の課題と限界 　演習問題 第4章　系列に対するニューラルネットワーク 　4.1　単語ベクトルの合成 　4.2　再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 　4.3　勾配消失問題と勾配爆発問題 　4.4　長期短期記憶（LSTM） 　4.5　ゲート付き再帰ユニット（GRU） 　4.6　畳込みニューラルネットワーク（CNN） 　演習問題 第5章　言語モデル・系列変換モデル 　5.1　言語モデル・系列変換モデルの導入 　5.2　言語モデルの定式化 　5.3　言語モデルの利用例 　5.4　言語モデルの具体例1：nグラム言語モデル 　5.5　言語モデルの具体例2：ニューラル言語モデル 　5.6　系列変換モデル 　5.7　言語モデルの評価：パープレキシティ 　5.8　未知語問題への対応 　演習問題 第6章　Transformer 　6.1　Transformerの歴史的背景 　6.2　自己注意機構（セルフアテンション） 　6.3　Transformerの構成要素 　6.4　学習時の工夫 　演習問題 第7章　事前学習済みモデルと転移学習 　7.1　事前学習済みモデルの背景 　7.2　デコーダの事前学習：GPT 　7.4　エンコーダ・デコーダの事前学習：BART 　7.5　事前学習済みモデルと知識蒸留 　7.6　事前学習済みモデル利用上の注意点 　演習問題 第8章　系列ラベリング 　8.1　系列ラベリングとは 　8.2　系列ラベリングの定式化 　8.3　点予測による系列ラベリング 　8.4　線形連鎖に基づく条件付き確率場 　演習問題 第9章　構文解析 　9.1　構文解析とは 　9.2　句構造解析 　9.3　依存構造解析 　9.4　さまざまな構文解析手法 　演習問題 第10章　意味解析 　10.1　意味解析とは 　10.2　テキスト間含意関係認識 　10.3　ニューラルネットワークによる意味解析 　10.4　述語項構造解析 　10.5　論理表現 　10.6　セマンティックパージング 　10.7　意味解析のその他の話題 　演習問題 第11章　応用タスク・まとめ 　11.1　機械翻訳 　11.2　質問応答 　11.3　対話 　11.4　自然言語処理の過去・現在 演習問題略解 参考文献

AIは人間社会をどこまで変えるのか？ 驚異的な速度でＡＩが発展し、社会に決定的な影響を及ぼす時代、「ＡＩ新世」。いまＡＩに何ができるかを網羅、人類の展望を示す。 はじめに 第1部　ＡＩにできること 第1章　画像認識 第2章　画像生成 第3章　音声認識 第4章　音声生成 第5章　文章認識 第6章　文章生成 第7章　その他ありとあらゆる応用 第8章　未来のＡＩにできるかもしれないこと 第2部　ＡＩは社会をどう変えるか 第1章　第一次産業はどうなるのか 第2章　第二次産業はどうなるのか 第3章　第三次産業はどうなるのか 第4章　ＡＩ技術との付き合い方 第3部　ＡＩの歴史と未来 第1章　ＡＩの歴史 第2章　深層学習の誕生 座談会　ＡＩは人間にとって代わるのか おわりに

リクナビ事件、Yahoo!スコア事件、破産者マップ事件、AIチャットボットや顔認識技術――。 　深層学習などのAI技術の発展により、AIが社会の様々な場面で用いられるようになりました。同時に、AIの普及に伴って社会問題が生じ、AIを使った製品・サービスに対して、法律には違反しないものの、倫理的に問題があるとして、社会から厳しい批判がされるケースも増えています。 　これらの問題に対応するため、日本や諸外国の政府や民間団体は活発な議論を行い、AI倫理原則を定めています。 　本書ではこれらのAI倫理原則を体系化して、AIとデータに関する倫理（AI倫理）の基本的な考え方と実際の事例を整理します。実際の失敗事例を数多く検討することで、同じような失敗を避けることにもつながります。 　ソニー、日本マイクロソフト、メルカリ、富士通の担当者の方による取組みの紹介など、AIを使った製品・サービスを社会に提供する企業の方も必読です。

※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。 深層学習でネットワークを解析する世界最前線の研究を1冊で学ぶ！ 　深層学習をグラフ（ネットワーク）で表される構造データに対して適用するための研究が盛んになっています。それが、本書で解説するグラフニューラルネットワークです。グラフ中の頂点やグラフ全体を高精度に分類できれば、高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類、さらには新型コロナウイルス（COVID-19）への対処のための応用なども期待できる、世界最前線の研究です。 　本書では、グラフニューラルネットワークの基本的な知識および研究事例について説明し、PyTorchによる実装について紹介するとともに、今後の学習のための情報源についても解説します。Google Colaboratoryで解説するとともに、サンプルコードもついています。 まえがき 第1章　グラフニューラルネットワークとは 　1.1　はじめに 　1.2　グラフを対象とした畳み込み 　1.3　グラフを対象とした機械学習タスク 　　1.3.1　ノード分類 　　1.3.2　グラフ分類 　　1.3.3　リンク予測 　　1.3.4　グラフ生成 　1.4　グラフニューラルネットワークの応用 　　1.4.1　画像認識 　　1.4.2　推薦システム 　　1.4.3　交通量予測 　　1.4.4　化合物分類 　　1.4.5　組み合わせ最適化 　　1.4.6　COVID-19とグラフニューラルネットワーク 　まとめ 第2章　グラフエンベディング 　2.1　グラフエンベディング手法の概観 　2.2　次元縮約に基づく手法 　2.3　グラフ構造に基づく手法 　　2.3.1　DeepWalk 　　2.3.2　LINE 　　2.3.3　node2vec 　　2.3.4　GraRep 　2.4　ニューラルネットワークに基づく手法 　まとめ 第3章　グラフにおける畳み込み 　3.1　グラフ畳み込みにおけるアプローチ 　3.2　Spectral Graph Convolution 　　3.2.1　フーリエ変換 　　3.2.2　グラフラプラシアン 　　3.2.3　ChebNet 　　3.2.4　GCN 　3.3　Spatial Graph Convolution 　　3.3.1　PATCHY-SAN 　　3.3.2　DCNN 　　3.3.3　GraphSAGE 　まとめ 第4章　関連トピック 　4.1　グラフオートエンコーダ 　4.2　GAT 　4.3　SGC 　4.4　GIN 　4.5　敵対的攻撃 　4.6　動的グラフのエンベディング 　4.7　時空間グラフ畳み込みネットワーク 　4.8　説明可能性 　まとめ 第5章　実装のための準備 　5.1　Python 　5.2　NumPy 　5.3　SciPy 　5.4　pandas 　5.5　Matplotlib 　5.6　seaborn 　5.7　Scikit-learn 　5.8　t-SNE 　5.9　Jupyter Notebook 　5.10 Google Colaboratory 　まとめ 第6章　PyTorch Geometricによる実装 　6.1　PyTorch 　　6.1.1　データセット 　　6.1.2　モデル 　　6.1.3　損失 　　6.1.4　最適化 　6.2　PyTorch Geometric入門 　　6.2.1　PyTorh Geometricとは 　　6.2.2　類似ライブラリとの比較 　　6.2.3　PyTorch Geometricによるグラフのデータ構造 　　6.2.4　よく使われるベンチマークデータセット 　　6.2.5　ミニバッチ 　　6.2.6　データ変換 　　6.2.7　グラフの学習手法 　6.3　PyTorch Geometricによるノード分類・グラフ分類 　　6.3.1　PyTorch Geometricによるエンベディング 　　6.3.2　PyTorch Geometricによるノード分類 　　6.3.3　PyTorch Geometricによるグラフ分類 　まとめ 第7章　今後の学習に向けて 　7.1　書籍 　7.2　サーベイ論文 　7.3　動画 　7.4　リンク集など 　7.5　Open Graph Benchmark 　まとめ おわりに 参考文献 索引

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12891-3)も合わせてご覧ください。 特集1 Reactの深層 最新バージョンから読み解く！ 変わる常識と変わらない思想 本特集はReact 18のリリースを受け，これまでのReactについて復習するとともに，React 18の新機能を紹介します。新機能を使いこなすにあたり，前半ではこれまでのReactの使い方やAPIに込められた思想を確認し，後半ではReactユーザーが対応を迫られる新しい常識を解説します。将来にわたってReactらしいコーディングをするための考察です。 特集2 できるところから無理なく導入！ 小さく始めるデザインシステム 「デザインシステム」という用語を耳にする機会が増えました。しかし，重要な概念であることはわかっていても，考えなければいけないことがたくさんあり導入に踏み切れない方も多いのではないでしょうか。もちろんデザインシステムはすべての要素を考慮するのが理想ですが，完璧を目指すあまり採用を見送ってしまうのはもったいないと思います。本特集では「小さく始める」ことをコンセプトに，できるところから無理なく始め，そのメリットを知ってもらうことを目的としています。 特集3 最新レコメンドエンジン総実装 協調フィルタリングから深層学習まで レコメンドエンジンとは，ECサイトやWebサイト上で，ユーザーにお勧めの商品やコンテンツを表示するためのシステムです。本特集では，Python言語を用いてレコメンドエンジンを実際に作成し，理解を深めていきます。実サービスに導入できるレコメンドシステムのしくみ，汎用的なものから深層学習までのレコメンドエンジンの実装，良いレコメンドエンジンとは何かを評価する方法を紹介します。

DXの実務とは、「戦略」と「技術」をつなぐこと。 あらゆる産業で「DX」が叫ばれる昨今、 多くの時間と労力を費やしているにもかかわらず、 成功とは言い難いDXプロジェクトが後を絶たない。 それらの取り組みに共通して見られるのが、 ・DX戦略構築/実行の「型」が欠けている ・DX実現に不可欠の「技術的考察」が欠けている という2つの根本的な問題だ。 DX成功の鍵は「戦略と技術をつなげる力」であり、 非エンジニアでも経営層でも、本気でDXを行うならば データ利活用の標準的な考え方を身につけ、 主要技術を理解することが不可欠だ――。 「そもそもDXの戦略はどのように描けばよいのか?」 「データ利活用はどのような手順で進めるべきなのか?」 「どのような体制、マネジメント、人材が必要なのか?」 「AIはどう駆動するのか。機械学習で何が可能なのか?」 「技術をビジネスに実装/運用する上での注意点とは?」 「DXに携わる人にはどんなスキルが求められるのか?」 これらのポイントを押さえながら、「DXの実務」の リアルな行程を、具体性と汎用性にこだわって解説する。 【技術者でない人のための データ/AI活用必携テキスト】 [本書の特徴] ・エンジニアではない読者向けに、DXに関する戦略と技術の双方を解説。 ・あらゆる業種のDXに共通して必要な「データ利活用」の本質がわかる。 ・難解なデータ/AIの技術について、易し過ぎず、難し過ぎないレベルで解説。 ・データ/AIの技術を前提としながら、実務的な話ができるだけの基本知識・理解が得られる。 [構成] Part 1[序論] DXの成否を左右する「データ利活用サイクル」 DXの“現在地" DXは、「データ利活用」による経営改革 データ利活用を実現する重要コンセプト データ利活用を実装する仕組み データ利活用とAI データ利活用の成否を分かつ要因 データ利活用DX実現へのロードマップ Part 2[総論1] DXが進まない理由 業種/業界別に見られる課題とDXによるアプローチ DX推進を阻む課題 DXを阻む課題の“深淵" DXを実現するための3つの方針 Part 3[総論2] データ利活用DX推進のフレームワーク データ利活用DXの2つのフェイズ Pre-DX Phase:コンセプトの設計 Pre-DX Phase:メカニズムの設計 DX Phase:推進ステップ Part 4[各論1] DX Phaseの具体的実務 データ利活用の前提となる「データ統合」 データの分類 DXフェイズにおける具体的実務の概観 KPIを具体的実務へ落とし込む データ/AI活用を具体的実務へ落とし込む Part 5[各論2] AIの活用 AIの全体像 AIの限界 Column 進化し続けるAI AIの分類 AIの学習 教師あり学習:決定木 アンサンブル学習 画像認識/自然言語処理で用いる深層学習モデル 教師なし学習:クラスタリング 機械学習システムへの実装 Part 6[各論3] 人材要件 プロダクト開発担当 データサイエンス担当 データパイプライン担当

◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊！◆ ・コードが理解の試金石！ ・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫！　 ・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ！ [サポートサイト] https://github.com/taroyabuki/fromzero [主な内容] 第1部　データサイエンスのための準備 1章　コンピュータとネットワーク 2章　データサイエンスのための環境 3章　RとPython 4章　統計入門 5章　前処理 第2部　機械学習 6章　機械学習の目的・データ・手法 7章　回帰1（単回帰） 8章　回帰2（重回帰） 9章　分類1（多値分類） 10章　分類2（2値分類） 11章　深層学習とAutoML 12章　時系列予測 13章　教師なし学習 付録A　環境構築

★基礎技術と分析アプローチがわかる入門書の決定版！★ ・「spaCy＋GiNZA」による一気通貫の分析がすぐに実践できる ・観光／金融・経済／ソーシャルメディアの分析事例をていねいに解説 ・つまずきやすい「環境構築」もしっかりサポート 【本書はこんな人におすすめです】 ・Pythonの基本が身についたので、次はテキストアナリティクスを学んでみたい ・大学の講義やプログラミングスクールなどで自然言語処理について少し触れたが、もう少し詳しく学びたい ・テキストアナリティクスにつまずいたことがあったり、ブランクがあったりして再挑戦してみたい 【本書「巻頭言」より抜粋】 アイディア次第でさまざまな分析が可能になるのがテキストアナリティクスの面白さです．その反面，多くの場合，簡単に結果が出るものではありません．諦めずに試行錯誤を続けることが重要です．基本的には多様な可能性に思いを巡らせることが有効です．それには経験の蓄積が活きてきますので，やればやるほど成果を出しやすくなります．自分で実際にデータを処理し，試行錯誤をしてみるのがテキストアナリティクスのスキルを向上させる近道です．その考えから，本書では試してみることを重要視しています． ――那須川哲哉（日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所主席研究員） 【サポートページ】 https://github.com/tksakaki/kspub_ds_text_analytics 【主な内容】 第I部　テキストアナリティクスの基礎 第1章　テキストアナリティクスことはじめ 第2章　プログラミングの補足知識 第3章　環境構築 第4章　基礎技術 　 第II部　テキストアナリティクスの実践 第5章　データ収集 第6章　観光テキストの解析 第7章　金融・経済テキストの解析 第8章　ソーシャルメディアテキストの解析 第III部　応用技術・発展的な内容 第9章　実践的なテクニック 第10章　深層学習技術 第11章　環境構築の要らないテキストアナリティクス 付録　本書で利用するPythonライブラリ 【編著者紹介】 榊　剛史 株式会社ホットリンク 開発本部R＆D 部長 東京大学未来ビジョン研究センター 客員研究員 中国・清華大学による世界的なAI研究者2000人に選出。2006年電力会社にて情報通信業務に従事した後、東京大学博士課程に入学。2013年松尾研究室にて博士号取得。2015年～株式会社ホットリンクに入社。

※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。 画像処理の基礎知識をポイントを押さえて、わかりやすく、コンパクトにまとめた大学学部向け教科書の改訂版。 定評ある「コンピュータ画像処理」の代表的教科書，ロングセラーの約20年ぶりの改訂で，以下の点に配慮されている． ①深層学習等の最新の話題をカバーしつつ，10年後も生き残っていると思われる技術を厳選した． ②画像処理技術体系の俯瞰に適していて，これから登場する新技術も位置付けやすくなっている． ③大学の学部教育，大学院教育，独習での利用方法が案内されていて，多目的に利用できる． ④実務面から画像処理に興味をもった技術者が，改めて基礎から学びたいと感じたときに手にすべき本．いつまでも座右に置いておきたくなる． 第1章　総　論 1.1　コンピュータ画像処理とは 1.2　コンピュータ画像処理の特質 1.3　コンピュータ画像処理の利用目的 第2章　基本概念 2.1　コンピュータでの画像データの取扱い 2.2　画像の統計量 2.3　画像処理アルゴリズムの形態 2.4　周波数領域での処理 2.5　各種直交変換 2.6　画像の表現とデータ構造 2.7　色彩情報の取扱い 第3章　画像情報の圧縮 3.1　画像情報の圧縮の意義 3.2　画像のデータ量と圧縮の目安 3.3　画像符号化の枠組み 3.4　予測符号化 3.5　変換符号化 3.6　動画像符号化 3.7　エントロピー符号化 3.8　実用的な画像符号化方式 第4章　画質改善と画像の接合・再構成 4.1　強調，復元，接合，再構成 4.2　コントラスト強調 4.3　鮮鋭化 4.4　平滑化と雑音除去 4.5　画像の復元 4.6　幾何学的変換と画像接合 4.7　画像の再構成 第5章　2値画像処理 5.1　2値画像処理の意義とその流れ 5.2　画像の2値化処理 5.3　2値画像の連結性と距離 5.4　2値画像の解析と変換 5.5　モルフォロジー演算 5.6　形状の特徴と表現 5.7　3次元2値画像処理 第6章　画像特徴の抽出 6.1　画像解析・認識のための特徴抽出 6.2　エッジ検出 6.3　コーナー検出 6.4　安定した特徴点の検出 6.5　直線・曲線の抽出 6.6　領域分割 6.7　テクスチャ解析 第7章　立体情報と動きの抽出 7.1　2次元画像から奥行きや動きを求める 7.2　距離情報の抽出 7.3　3次元形状の復元 7.4　距離画像からの特徴抽出 7.5　時系列画像からの動きの抽出 7.6　動きからの3次元形状復元 第8章　画像認識の手法 8.1　画像認識の概要 8.2　2次元画像照合による位置検出 8.3　2次元画像照合による形状認識 8.4　3次元物体の認識 8.5　統計的パターン認識 8.6　部分空間法 8.7　ニューラルネットワークと深層学習 8.8　画像分野への深層学習の効果的利用

※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。 スモールなデータの解析手法・ノウハウが身につく！ Webデータや画像データに代表されるようなビッグデータが注目される一方で、機械の故障データのように発生自体がまれであったり、患者さんの検査データのように倫理的な問題からデータを集めることに制約があったり、あるいはデータの判読が専門家以外では困難で機械学習に利用しにくいデータは、どうしても忘れられがちです。ビッグデータの時代において、収集が難しいために私たちが忘れかけているデータのことをスモールデータとよびます。 スモールデータでは、測定されている変数の数に比べて学習に必要なサンプルが不足していたり、それぞれのクラスのサンプル数が極端に偏っていたりするため、深層学習のようなビッグデータの方法をそのまま適用するのは適当ではなく、異なるアプローチが必要になります。 本書は、スモールデータとはどのようなデータであるのかを具体的に紹介して、スモールデータ解析の基本となる次元削減と回帰分析を説明します。特に部分的最小二乗法（PLS）はスモールデータ解析の大きな武器となるでしょう。そして、機械学習においてモデルの性能向上のために必要な変数（特徴）選択を紹介し、特にクラスタリングに基づいた新しい変数選択手法を説明します。つづいて、不均衡なデータの解析手法と異常検知を紹介して、最後にスモールデータ解析についての筆者の経験に基づいたポイント・考え方を述べました。本書ではPythonプログラムとスモールデータ解析の例題を通じて、読者がスモールデータを有効に解析できるようになるよう工夫しています。 ビッグデータの世界は、もはやデータ量と資本力が支配するレッドオーシャンとなっています。しかし、スモールデータの世界は、まだまだ現場の創意工夫次第でデータから新たな価値を引き出すことのできるブルーオーシャンなのです。みなさんも、この未知の世界に飛び込んでみませんか？ 第1章 スモールデータとは 第2章 相関関係と主成分分析 第3章 回帰分析と最小二乗法 第4章 線形回帰モデルにおける入力変数選択 第5章 分類問題と不均衡データ問題 第6章 異常検知問題 第7章 データ収集や解析の心構え

※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。 データサイエンス・AIを学ぶ前に読んでおきたい教科書 前版発行後のソフトウェア周りの進展にあわせて内容を見直すとともに今後重要度が増していくであろうデータサイエンス、AI寄りのテクニカルな内容を増強して改訂するものです。情報科学を扱ううえでの基本的なリテラシーやコンピュータサイエンスの基礎、Word、PowerPoint、Excelの操作の基本、Excelによる統計処理の基礎などを文理問わず学部学部生にわかりやすく解説する教科書です。 1章　情報社会とビジネス 　1.1　情報社会とは 　1.2　プライバシーと個人情報 　1.3　ユビキタス社会 　1.4　IoT 　1.5　Web2.0 　1.6　人工知能 　1.7　人工知能の応用 2章　コンピュータネットワーク 　2.1　コンピュータネットワークとは 　2.2　ネットワークの形態 　2.3　ネットワークの構成 　2.4　インターネット 　2.5　有線接続手段 　2.6　無線接続手段 　2.7　プロトコル 　2.8　ネットワークセキュリティ 　2.9　パーソナルセキュリティ 　2.10　暗号化 3章　コンピュータシステム（ハードウェア） 　3.1　コンピュータの歴史 　3.2　コンピュータの種類 　3.3　コンピュータの機能 　3.4　コンピュータの構成要素 　3.5　パソコンの内部構成 　3.6　記憶装置 　3.7　演算装置 4章　コンピュータの動作原理 　4.1　演算処理の原理 　4.2　論理素子の歴史 　4.3　論理素子の動作原理 　4.4　論理回路 　4.5　基　数 　4.6　2進数と10進数の変換 　4.7　桁数の多い足し算 　4.8　引き算 　4.9　掛け算・割り算 　4.10　数学関数 5章　情報量 　5.1　ディジタルとアナログ 　5.2　情報量 　5.3　情報量の単位 　5.4　英文字の情報量 　5.5　日本語の情報量 　5.6　文字コード 　5.7　音声の情報量 　5.8　静止画像の情報量 　5.9　動画像の情報量 　5.10　通信の情報量 　5.11　情報圧縮 　5.12　誤り検出・訂正 6章　ソフトウェア 　6.1　オペレーティングシステム（OS） 　　6.1.1　オペレーティングシステムとは 　　6.1.2　OSの種類 　　6.1.3　OSの機能 　6.2　プログラム 　　6.2.1　プログラミング言語とは 　　6.2.2　プログラムの内部動作 　　6.2.3　高級言語の基本処理 　6.3　データベース 　　6.3.1　データベース理論 　　6.3.2　データベースの表現法 　　6.3.3　関係的表現のデータ操作 7章　人工知能のアルゴリズム 　7.1　学　習 　7.2　教師あり学習の代表的な手法 　7.3　教師なし学習の代表的な手法 　7.4　深層学習 　7.5　手法の評価 8章　メディアリテラシー 　8.1　メディアの定義 　8.2　メディアリテラシーの必要性 　8.3　メール 　8.4　Twitter 　8.5　Facebook 　8.6　LINE 　8.7　Instagram 9章　ビジネス文書の基礎（Word） 　9.1　画面構成 　9.2　文書全体の設定 　9.3　文章の編集と保存/印刷 　9.4　表の作成 　9.5　オブジェクトの配置 10章　ビジネスプレゼンの基礎（Power Point） 　10.1　画面構成 　10.2　スライドのデザイン 　10.3　画面切り替え効果 　10.4　アニメーション 　10.5　リハーサル 　10.6　スライドショーの実行 11章　データ処理の実践 　11.1　Excel操作の基本 　11.2　グラフ作成 　　11.2.1　折れ線グラフ 　　11.2.2　複合グラフ 　11.3　数式の計算 　　11.3.1　複利計算 　　11.3.2　損益分岐点 　　11.3.3　共有地の悲劇 　11.4　帳票の作成 　　11.4.1　見積書 　　11.4.2　確定申告書 　11.5　データ集計 　　11.5.1　データの分類 　　11.5.2　フィルター 　　11.5.3　検索表 　　11.5.4　データベース関数 　　11.5.5　クロス集計 　11.6　統計処理 　　11.6.1　ヒストグラム 　　11.6.2　偏差値 　　11.6.3　相関分析 　　11.6.4　t検定 　　11.6.5　カイ2乗検定 索　　　引

※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。 『電子工作×深層学習』をテーマとし、深層学習を電子工作で利用するための方法を紹介。電子工作と深層学習のどちらか一方の知識しか持ち合わせていない場合でも理解できるよう、電子回路と深層学習の双方について丁寧に説明。深層学習だけではなく深層強化学習までを幅広くカバー。深層学習と電子工作を連携させた応用例についても説明。

コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ創刊！！　cvpaper.challengeおよびCVIM研究会全面協力のもと，最新トレンドのサーベイ，いま注目の最重要論文深読み，肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で，実用性・信頼性のある最先端情報を，毎号ディープに解説。 創刊号のWinter 2021では，まず最新トレンドサーベイ記事「イマドキノCV」で近年のコンピュータビジョン分野において最重要と位置付けられる「データラベルの利活用」や「認識モデルの構築」を扱う。次に論文「フカヨミ」記事を3本掲載し，それぞれ，新規視点画像生成分野で2020年に登場したNeRF，画像処理分野の基本タスクである物体検出技術，いま最も伸びている3D認識アプローチのカテゴリレベル姿勢推定について取り上げる。最後に，チュートリアル記事「ニュウモンVision & Language」で，深層学習の発展とともに盛り上がりを増しているVision & Language(V&L)分野の概要と，現在どのような深層学習手法とその関連手法が使われているかを中心に詳しく紹介する。

【緒言】 2度目のISMRMオンライン開催をおえて… 2 堀　正明（東邦大学医療センター大森病院 放射線科） 【バーチャルISMRM2020　見聞録】 ISMRM2021 のトピックス 黒田　輝（東海大学情報理工学部） … 28 各セッションの形式や腹部領域のトレンド 市川新太郎ほか（浜松医科大学 放射線診断学講座） … 35 初学者のISMRM2021 散策 内匠浩二(鹿児島大学大学院医歯学総合研究科 放射線診断治療学分野)… 38 ISMRM 2021 Onlineに参加して 金澤裕樹（徳島大学大学院 医歯薬学研究部 医用画像情報科学分野）… 42 特選！使ってみたい、この技術 市場義人ほか（シーメンスヘルスケア株式会社） …48 計測技術の進歩：定量MRIとNeurofluid 尾藤良孝(富士フイルムヘルスケア株式会社)… 52 【臨床】 3T装置を用いた全身Body DWIの撮像法の工夫とその臨床画像 落合礼次ほか　… 58 Discovery MR750Wにおける最新アプリケーションの臨床的有用性　 佐藤兼也ほか　… 63 Vantage Galan 3T/Focus XG Editionへのリニューアルソリューションがもたらす 当院へのメリット～高分解能化・短時間化への取り組み～ 松島孝昌　… 74 MRAによる脳動脈瘤診断補助AI 植田大樹　… 82 心臓領域におけるシーメンス社製　Magnetom Solaの使用経験 井口信雄ほか　… 87 MAGNETOM Vidaにおける心臓領域での使用経験 寳谷俊洋　… 92 ディープラーニング画像再構成の臨床応用 坪山尚寛ほか　… 100 自由呼吸下ダイナミック検査（4D FreeBreathing）の技術背景と臨床的有用性 島田隆史ほか　… 106 FRACTUREイメージングの臨床的有用性 中野雅浩ほか　… 114 MRI用インジェクタの安全運用と造影剤情報の運用に関して 福地博史ほか　… 120 【技術】 全体最適プラットフォームが生み出す次世代高速化ストラテジー：SmartSpeed ～AIの統合と自由なサンプリングへの対応～ 株式会社フィリップス・ジャパン　… 128 ECHELON Smart Plusのワークフロー改善技術 富士フィルムヘルスケア株式会社　… 140 進化し続けるCanon DLR-MRI～さらなる画質向上と検査時間短縮の実現を目指して～ キヤノンメディカルシステムズ株式会社　… 144 深層学習(ディープラーニング)によるMR画像再構成の技術展開と骨軟部領域の進歩 GEヘルスケア・ジャパン株式会社　… 150 Siemens Healthineers　MRIのInnovation シーメンスヘルスケア株式会社　… 156 iTFlow2、iTSimulationを使った血流解析 株式会社Cardio Flow Design　… 163 MRI文献ダウンロードBEST100 … 170

※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。 機械学習のしくみをイラストや図解でやさしく学ぼう！ 本書は、機械学習に関するさまざまなトピックスを概説する書籍です。人工知能における機械学習の位置づけを説明したのち、機械学習内の分野をマップ化し、マップ内の街（＝機械学習内の分野）を旅する形でやさしく解説していきます。 数式や複雑な処理手順は扱わずに、「どんなしくみで、どこで使われていて、どう役に立つのか」という要点をわかりやすく示します。大枠や要点を掴むことを主眼としているため、短時間・効率的に学ぶことができます。機械学習について関心をもっているものの、専門書はハードルが高いと感じている学生やビジネスパーソンにおすすめです。 構成は、はじめに人工知能における機械学習の位置づけや手法の分類を示したうえで、機械学習の個々のトピック……すなわち、ｋ近傍法や決定木などによる分類、進化的計算や群知能による最適化、強化学習、ニューラルネット、深層学習などを説明していきます。 まえがき 目次 はじまり－機械学習の国へ行こう－ 第一章　いりぐち－機械学習ってなんだろう？－ 機械学習ってなんだろう？ AIにできること いきものとコンピューター、それぞれの学びかた コンピューターの学習 機械学習はなにができるの？ 「言葉」を認識する 「画像」を認識する 　COLUMN　強いAIと弱いAI 第二章　観光案内所－機械学習の種類と仕組み－ 機械学習には種類がある 先生に正解を教えてもらおう－教師あり学習－ 教師データとラベル　 教師あり学習の仕組み 自力で学習を進めよう－教師なし学習－ 試行錯誤の経験から学習しよう－強化学習－ コラム　いろんな機械学習 学習した知識を役立てよう－汎化・タスク・アルゴリズム－ 学習のしすぎに注意！－過学習－ COLUMN　オッカムの剃刀とノーフリーランチ定理 第三章　分類の街－k近傍法と決定木－ 並べかたで分類しよう－k近傍法－ 　一刀両断、スパッと分類！－サポートベクターマシン－ ○と×で分類しよう－決定木－ 決定木の作りかた たくさんの決定木の森－ランダムフォレスト－ COLUMN　みにくいアヒルの子定理 第四章　最適化の街－進化的計算と群知能－ 最適化ってなんだろう？ 進化を模倣してよりよい情報を残そう－進化的計算－ いきものの進化の仕組み 進化的計算ってなんだろう？ 進化的計算の代表選手、遺伝的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズムの仕組み もっと複雑なことをするには－遺伝的プログラミング－ 生物の群れの行動から学習しよう－群知能－ 蟻みたいに近道を見つけよう －蟻コロニー最適化法－ 大勢で答えを探そう－粒子群最適化法－ 魚みたいに餌を探そう－AFSA－ 第五章　試行錯誤の街－強化学習－ 強化学習ってなんだろう？ とにかく試行回数を重ねよう－モンテカルロ法－ より効率的に試行するには？－Q学習－ Q学習で迷路を脱出しよう 第六章　神経回路の街①－ニューラルネット－ 神経細胞と神経ネットワーク 神経細胞の模倣－人工ニューロン－ 神経ネットワークの模倣－人工ニューラルネットワーク－ ニューラルネットの学びかた 視覚のシミュレーション－パーセプトロン－ ハイスピードで学ぼう！－バックプロパゲーション－ ニューラルネットワークの種類 ①階層型 ニューラルネットワークの種類 ②全結合型と再帰型 「何か」を見つける－認識－ 「何か」を動かす－制御－ 「何か」を考える－判断－ 必ず「何か」を返してくる。……それでいいのかな？ 第七章　神経回路の街②－ディープラーニング－ ディープラーニングってなんだろう？ 人間の「視覚」を真似したニューラルネット これはイヌ？　それともネコ？－畳み込みニューラルネットの画像認識－ CNNはどうして高性能なんだろう？ 時間で変わるデータを分析しよう－リカレントニューラルネットとLSTM－ 本物そっくりのニセモノをつくる－敵対的生成ネットワーク－ ディープラーニングを自動翻訳に役立てよう 経験から学ぶ深層学習－深層強化学習－ 第八章　でぐち－機械学習をはじめよう－ 機械学習に使われる言葉－プログラミング言語Python－ 機械学習に使われるソフトウェア①－TensorFlowとKeras－ 機械学習に使われるソフトウェア②－Caffe、PyTorch、Chainer－ おわりに－AIについて学べる参考図書たち－ 　索引

※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。 信号処理の基礎から最新の理論まで解説！ 信号処理は、さまざまなセンサー（カメラ、マイクなど）から得られる信号（音響、画像、映像など）をディジタル化してコンピュータで処理し、瞬時に伝送するのに加え、インターネットで流通、共有させるために不可欠な技術分野です。信号処理によって、人間が聞きやすく、見やすく、分かりやすくし、さらには人間や機械がより高度な分析や判断を行うことを可能にします。 「IoT」や「ビッグデータ」においても、実世界に存在する無数のセンサーからの大規模データ（信号）が実時間で記録、保存、解析されることが前提となっており、「可視化」「見える化」「イメージング」などが実現されます。信号処理がなければ、現代のスマート社会は成り立たないといっても過言ではありません。 本書は、信号処理の大学学部レベルの教科書を想定して書かれていますが、大学院レベルの内容も含まれています。第13章「新しい信号処理」では、深層学習の基礎となるディープニューラルネットワークと、近年注目されているグラフ信号処理についてもふれています。また、本文中には多くの問いを設け、その解答も掲載しています。 第1章 信号処理とは 第2章 信号の表現と演算 第3章 信号処理システム 第4章 連続時間フーリエ解析 第5章 サンプリング 第6章 離散時間フーリエ解析 第7章 高速フーリエ変換 第8章 窓関数と短時間フーリエ変換 第9章 z変換 第10章 ディジタルフィルタ 第11章 離散コサイン変換とウェーブレット変換 第12章 画像・映像の圧縮：JPEG・MPEG 第13章 新しい信号処理

※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。 「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」準拠テキスト データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！ データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。 本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。 【著者一覧】 第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻 第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻 第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター 第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター 第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科 第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科 第1章　データサイエンスの考え方 1.1　データサイエンスとは 1.2　データサイエンスを学ぶ理由 1.3　データから価値を生み出すプロセス 第2章　アルゴリズムとデータ構造 2.1　はじめに 2.2　データサイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造 2.3　アルゴリズムの基礎 2.4　基本的なデータ構造 2.5　探索 2.6　ソーティング 第3章　システム最適化 3.1　最適化問題とは 3.2　線形計画問題 3.3　非線形計画問題 3.4　整数計画問題 第4章　統計的データ解析の考え方 4.1　標本調査 4.2　信頼区間と仮説検定 4.3　分布の近似と標準誤差 4.4　線形回帰モデル 4.5　非線形回帰モデル 第5章　教師なし学習 5.1　クラスタリング 5.2　高次元データの次元削減と可視化 第6章　教師あり学習 6.1　教師あり学習とは 6.2　学習モデルとトレーニング（パラメータ最適化） 6.3　データのセットの分割とテスト（モデルの評価） 6.4　実データへの適用例（回帰） 第7章　確率モデル・確率推論 7.1　はじめに 7.2　確率モデルとベイズの定理 7.3　確率推論 7.4　確率推論の応用 第8章　強化学習 8.1　強化学習とは 8.2　強化学習の理論 8.3　強化学習アルゴリズム 8.4　探索と利用のトレードオフと意思決定モデル 第9章　情報センシング 9.1　情報センシングとは 9.2　センサデータ処理 9.3　センシング応用 第10章　画像解析・深層学習 10.1　画像解析 10.2　デジタル画像の特徴とフィルタ処理 10.3　深層学習 第11章　時系列データ解析・音声解析 11.1　時系列データ解析 11.2　音声解析 第12章　テキスト解析 12.1　はじめに 12.2　テキストデータの収集 12.3　テキストクレンジング 12.4　トークン化 12.5　ベクトル化 12.6　探索的データ分析 12.7　テキスト分析 第13章　情報セキュリティ 13.1　情報資産と情報セキュリティ 13.2　情報セキュリティの基本：アクセス制御 13.3　情報セキュリティのCIA 第14章　プライバシー保護技術 14.1　データが価値を生む仕組みと提供リスク 14.2　匿名化によるプライバシー保護 14.3　差分プライバシーによるプライバシー保護 14.4　準同型暗号によるプライバシー保護 14.5　協調学習によるプライバシー保護 第15章　意思決定論 15.1　意思決定の基本的枠組み 15.2　相関関係と因果関係 参考文献 索引

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。 データサイエンティストが知っているべき，情報時代に必須の線形代数教科書！ 本書は，『ストラング：線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が，データサイエンスの基礎を成す数学（線形代数，確率・統計，最適化）を解説した専門書． データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり，その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる． 深層学習の解説書は多数あるが，その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない． 本書は，線形代数の発展的教科書として，またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である．

※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。 ■本書の特徴： 1．初心者でも実践的な知識が身につく 本書はクラウドの初心者を対象としていますが、実践的な知識を学べます。AWSの提供するクラウド環境を例に、手を動かしながら知識を身につけられます。 2．コードで学べる サーバー構成などをコードで管理する方法を丁寧に解説しています。AWSをコードで管理する方法を実際に手を動かしながら学ぶことができます。 3．豊富な図解 AWSのサービスや構築に関わる内容を概念図によって丁寧に解説しています。はじめての学習でも最後まで学べるような構成にしてあります。 ■本書の構成： Chapter 1 はじめに Chapter 2 クラウド概論 Chapter 3 AWS入門 Chapter 4 Hands-on #1：初めてのEC2インスタンスを起動する Chapter 5 Hands-on #2：AWS でディープラーニングを実践 Chapter 6 Docker 入門 Chapter 7 Hands-on #3：AWS で自動質問回答ボットを走らせる Chapter 8 Hands-on #4：AWS Batch を使って機械学習のハイパーパラメータサーチを並列化する Chapter 9 ウェブサービスの作り方 Chapter 10 Serverless architecture Chapter 11 Hands-on #5：サーバーレス入門 Chapter 12 Hands-on #6：Bashoutter Chapter 13 Hands-on #7：boto3 道場 Chapter 14 Hands-on #8：シン・Bashoutter Chapter 15 Hands-on #9：深層学習を用いたアート自動生成アプリケーション ――― Appendix　環境構築

第三次人工知能（AI）ブームの中核的役割を果たす深層学習（ディープ・ラーニング）は，その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で，「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない．深層学習の原理を数学的に解明するという難題に，気鋭の研究者が挑む．

※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。 こちらの書籍は、2023/4/12発行の紙版 3刷に合わせて更新しました。 人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。 初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます! （本書掲載のコードは、2023年3月にリリースされたPyTorch 2.0でも、そのまま動作します） 本書は、次のような読者を想定しています。 1. 企業でディープラーニングプログラムを業務で利用している、あるいはこれから利用しようとしているITエンジニアや研究者 2. 理工系の大学・大学院の学生で研究の一環としてディープラーニングのプログラムを開発する必要がある方 3. まだPythonもKeras/TensorFlowも知らないが、ディープラーニングプログラミングをこれから勉強してみたいという方 本書は、新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。 機械学習の基本から、「CNN」などを使った画像認識ディープラーニングモデルの開発・チューニングまでをじっくり学べます。

※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。 「音声合成」とは、人間の音声を人工的に作り出す、音声情報処理の一分野です。深層学習の発展に従い、画像認識・音声認識などの分野と同様に、音声合成においてもパラダイムシフトが起きています。本書では、従来の統計的音声合成システムの基礎について解説した上で、深層学習技術による近年の音声合成の発展について詳説しています。また、実際に公開されているデータセットを用いて、深層学習を用いた音声合成システムを作るための実装の解説も行っています。本書は、2020年8月24日刊の『Pythonで学ぶ音源分離』、2021年5月20日刊の『Pythonで学ぶ音声認識』に続く、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の3冊目です。中級者以上向け。

※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。 化学の研究開発ではマテリアルズインフォマティクス（機械学習・深層学習を用いた新素材探索や新材料設計）の技術が導入され始めています。一方で、有機化学・無機化学のどの領域かによって構造情報の扱いや解析ノウハウが異なり、それぞれの場面で適切な手法が存在するという実情があります。本書では深層学習の基礎事項をはじめ、実際に深層学習を化学研究に利用する上での留意点を詳述するとともに、有機化学・無機化学分野でのデータの具体的な扱い方、さらには様々な深層学習手法とその具体的利用の理解を助けるための応用事例など、注目すべき多数の研究成果を体系的に整理しています。深層学習の初学者および具体的な応用研究を目指す方を対象に、データから様々な可能性を模索できるよう編集された一冊です。

※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。 大好評既刊書のTensorFlow編。『電子工作×深層学習』をテーマとし、深層学習を電子工作で利用するための方法を紹介。電子工作と深層学習のどちらか一方の知識しか持ち合わせていない場合でも理解できるよう、電子回路と深層学習の双方について丁寧に説明。深層学習だけではなく深層強化学習までを幅広くカバー。深層学習フレームワークの内部構造を可視化することで一層の理解が深まる。

飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書！ 中学数学の知識だけでAIのエッセンスがわかる。 近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、200満点中185点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。 本書が取り扱う機械学習の手法 ・ｋ近傍法 ・主成分分析 ・多次元尺度構成法 ・線形回帰 ・線形判別 ・ロジスティック回帰 ・マルコフ過程 ・決定木 ・ベイジアンネットワーク ・カーネルトリック ・ニューラルネットワーク ・深層学習（ディープラーニング） ・CNN ・モンテカルロツリーサーチ ・GAN ・BERT ・量子暗号 ・量子アニーリング

※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。 自然言語処理の標準モデル、BERTを使いこなせるようになる！ 　BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。 　本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング（BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習）、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。 なお、BERTで処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用されるTransformersを、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリとしてPyTorch Lightningを用います。本書ではTransformersやPyTorch Lightningを用いたことがない読者を想定して、その使い方を一から体系的かつ丁寧に解説します。 ▼本書の環境 言語：Python 深層学習フレームワーク：PyTorch ライブラリ：Transformers, PyTorch Lightning 計算環境：Google Colaboratory ▼本書の特徴 ・BERTで実際にさまざまなタスクを解くことができます。 ・使用するデータセットを日本語で統一しています。 ・ライブラリの使い方を一から体系的に説明します。 第1章　はじめに 第2章　ニューラルネットワークを用いた自然言語処理 第3章　BERT 第4章　Huggingface Transformers 第5章　文章の穴埋め 第6章　文章分類 第7章　マルチラベル文章分類 第8章　固有表現抽出 第9章　文章校正 第10章　文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索 付録A　ニューラルネットワークの学習の基礎 付録B　Colaboratoryの使い方

※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。 内容を精査して再登場！AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】対応の問題集。 ◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！ ◆ 業界の第一人者 杉山 将氏（理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学 教授）監修！ ◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！ ◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！ ●目次● 第01章 線形代数 第02章 確率・統計 第03章 情報理論 第04章 機械学習の基礎 第05章 前処理・特徴選択・性能指標 第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索 第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム 第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム 第09章 強化学習の各種アルゴリズム 第10章 深層学習の概要 第11章 順伝播計算と逆伝播計算 第12章 最適化手法 第13章 畳み込みニューラルネットワーク 第14章 再帰型ニューラルネットワーク 第15章 深層学習を用いた自然言語処理 第16章 深層学習を用いた生成モデル 第17章 深層学習を用いた強化学習 第18章 開発・運用環境 第19章 総仕上げ問題 付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 深層強化学習は、強化学習と深層学習の組み合わせである。この研究分野の発展により、従来機械で扱う範疇ではなかった広範囲の複雑な意思決定問題を解けるようになってきた。深層強化学習はヘルスケア、ロボティクス、スマートグリッド、金融工学、その他さまざまな領域において、新たな応用の可能性を切り拓きつつある。本書は、そのような深層強化学習に関し、強化学習の基礎から始まり、深層強化学習の主要なアルゴリズムや最先端の話題まで、豊富な参考文献も含めて幅広く網羅している。特に本書は、汎化性を向上させるノウハウや深層強化学習が実応用でどのように使われるかという観点に着目して執筆されている。 機械学習の基礎知識を有する大学生・大学院生や企業の研究者・技術者が、深層強化学習の概要を効率的に勉強したいと思ったときの最初の一冊として推薦できる構成となっている。 原著:An Introduction to Deep Reinforcement Learning、 2019

※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。 【数学の全体像をつかむ！】 代数学。幾何学。微積分学。統計学。 ４つの数学の基礎を理解して、 数学の俯瞰図を頭の中に作り上げる。 「指数関数的増加って何？」「再生産数？」 「偏差値とか標準偏差ってどういうこと？」 解けなくていい。 覚えなくてもいい。 計算、解法、一切不要。 仕事に出てくる数学知識を厳選！ 金融の世界で数学を駆使する専門家に、 私大文系卒編集者がわかるまで聞き返してできました。 読めば数学思考がインストールできる、 大人のための数学入門書です。 ◆読めばわかる４つの数学◆ 【１】仮説を明確にする代数学 　　　〇代数学の極意は「仮説思考」 　　　〇指数関数で新型コロナ急拡大がわかる 　　　〇ＡＩ深層学習を生んだ線形代数学 【２】イメージをカタチ化、カタチを数値化する幾何学 　　　〇あらゆるカタチは三角形の集まり 　　　〇三角関数は究極の思考節約術 　　　〇地震も音楽も三角関数で数値化できる 　　　〇フーリエ変換で複雑な波も単純化 【３】複雑なものを単純化する微積分学 　　　〇単純になるまで微細に刻み計算する技術 　　　〇飛行機・ロケット・ドローンを実現した微積分 　　　〇微分方程式で感染拡大をシミュレーション 【４】大きな視点で全体を俯瞰する統計学 　　　〇平均所得額は典型的な所得水準じゃない 　　　〇標準偏差と分散の不思議な関係 　　　〇自動運転を生んだベイズ統計学 ４つの数学が何をしているのかわかるだけで数学思考のインストール完了！

本書は著名な機械学習用データセットMNISTとその派生データセットを紹介しつつ、深層学習ライブラリPyTorchを活用し各種手法を動かしてみることに取り組みます。深層学習が動くことを体感するための、簡易なGUIアプリの作成方法についても解説しています。

※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。 「音声認識」とは、音声信号から発話内容を認識することで、AIスピーカなどに利用されている技術です。本書は、現在までの音声認識技術の発展経緯を学びながら、深層学習を用いた最新の音声認識システムを実装できるようになることを目的としています。まず手法の目的やアルゴリズムの概要を解説し、続いて数式レベルでの詳説、最後にソースコード付きで実装という流れで解説しています。特に手法の概要については「そもそもその手法は何を目的として生み出されたのか」という経緯と、「なぜその手法は前述の目的を達成できるのか」について直感的に理解できるよう工夫しています。本書は中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、それを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」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。 社会のさまざまな場面で使われるようになった人工知能（AI）。AIは，気づかないうちに私たちの社会や生活に深く入り込んでいて，多くの恩恵がもたらされるとともに，さまざまな課題も発生しています。本書は，社会を映す「鏡」でもあるAIについて，深層学習など技術の基本から，公平性や不平等，監視と安全のトレードオフ，分断やフェイクニュースといった社会の問題に対する影響と課題までをマンガとイラストでわかりやすく解説しました。AIというレンズを通して，今の私たちの社会を見つめなおし，技術とのかかわり方を考える1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。 深層学習、進化計算、メタヒューリスティクス...人工知能キーワード!! 　本書は、深層学習・ディープラーニング、進化計算、メタヒューリスティクスについて解説します。深層学習は画像処理や自然言語処理などさまざまに応用され、人工知能の重要手法です。またメタヒューリスティクスは生物や物理化学現象をもとにした最適化・AI手法です。 　本書ではDeep Neural Evolutionの基礎から応用までをわかりやすく説明します。また、メタヒューリスティクス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラム（C++、Java等）を提供します。 第1章　AIのための進化論 第2章　深層学習とディープラーニング 第3章　メタヒューリスティクス 第4章　生物らしい計算知能 第5章　ニューロ進化と遺伝子ネットワーク 第6章　ディープ・ニューラルエボリューション

大好評！デジタル時代の必携リテラシー、G検定の「公式テキスト」の改訂版！ 【本書の特徴】 ・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。 ・改訂された新シラバスに完全準拠。 ・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。 ・章末問題を大増量。分かりやすい解説付き。 ・ディープラーニングに関する入門書としても最適。 【対象読者】 ・ G検定を受験しようと思っている人 ・ディープラーニングについて概要を学びたい人 ・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人・DX推進を検討している人 【G検定とは】 ・内容：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する ・試験方式：知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） ・日程：年3回（詳細は公式サイトにて公表） 【目次】 試験の概要 第1章 人工知能（AI）とは 第2章 人工知能をめぐる動向 第3章 人工知能分野の問題 第4章 機械学習の具体的手法 第5章 ディープラーニングの概要 第6章 ディープラーニングの手法 第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて Appendix　事例集 産業への応用 ※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。

世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。 囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？　観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？　蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？ アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。 マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。 ペドロ・ドミンゴス（著者） ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。 神嶌敏弘（訳者） 1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。 携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。 2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。

★初学者向けの名著を100ページ増の大改訂！　ホイールダック２号は深層学習を手に入れた！★ ・全面的に記述を見直すも、第1版との連続性を最大限保ち、ますますパワーアップ！ ・「ニューラルネットワーク」の章を新設し、深層学習の歴史的位置づけ、CNN、RNNをわかりやすく解説した！ ・「確率的生成モデル」の章を新設し、強化学習・状態推定・教師なし学習などに関わる解説に芯を通すことができた！ まずは、この１冊から始めよう！ 【主な内容】 第1章 人工知能をつくり出そう　 第2章 探索(1)：状態空間と基本的な探索 第3章 探索(2)：最適経路の探索 第4章 探索(3)：ゲームの理論 第5章 計画と決定(1)：動的計画法 第6章 確率モデル(1)：確率とベイズ理論の基礎　 第7章 確率モデル(2)：確率的生成モデルとナイーブベイズ 第8章 計画と決定(2)：強化学習 第9章 状態推定(1)：ベイズフィルタ 第10章 状態推定(2)：粒子フィルタ 第11章 学習と認識(1)：クラスタリングと教師なし学習　 第12章 学習と認識(2)：パターン認識と教師あり学習　 第13章 学習と認識(3)：ニューラルネットワーク　 第14章 言語と論理(1)：自然言語処理　 第15章 言語と論理(2)：記号論理　 第16章 言語と論理(3)：証明と質問応答　 第17章 まとめ：知能を「つくる」ということ

※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。 自動運転の要素技術を、第一線の著者陣により、わかりやすく解説。 　本書は、自動運転の要素技術を、第一線の著者陣により、わかりやすく解説した書籍です。本書1冊で、自動運転にかかわる技術の全容と今後の課題をポイントを押さえて理解することができます。 　自動運転技術は交通事故の減少、高齢者の移動支援、運転負荷の軽減や快適性の向上など、現在のさまざまな課題を解決する切り札として、大きな注目を集めています。 　一方、自動運転技術は自動車工学、パワーエレクトロニクス、移動体通信工学、人間工学、センシング技術、そしてAI・機械学習技術など、まさに各分野における最先端の要素技術の集合体であるため、その全容をコンパクトにポイントを押さえて解説している書籍がいままでにありませんでした。 　今後のキーテクノロジーとされる深層学習が自動運転技術において、どのように使われていくのかに焦点を当てながら、イメージに訴える平易な説明を心掛け、数式の使用を最小限に抑えて解説しています。 第1章　自動運転技術の概要 第2章　環境認識・予測 第3章　地図作成と自己位置推定 第4章　自動運転車の判断 第5章　縦方向と横方向の車両運動制御 第6章　複数台の協調制御 第7章　自動運転技術開発に使用されるツール 第8章　深層学習の基礎 第9章　深層強化学習 第10章 深層学習のノウハウ

※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。 機械学習による異常検知の基本と応用がわかる！ 本書では、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説します。読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説していきます。 機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。そういった基礎から入りつつ、時系列データを分析する際の手法と注意点（第3章）や、深層学習を用いた応用例（第4章）といった内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。 機械学習の各アルゴリズムの説明や例題などには、Pythonのコードが付いています。 自分でプログラムを実行しながら学べる入門書です。 ＜本書の特徴＞ ・誤差関数を中心に機械学習の原理を理解することで、異常検知の基本が自然と理解できます。 ・基本だけでなく、時系列データに対する異常検知の考えかた（第3章）や、深層学習による応用（第4章）を学ぶことができます。 ・Pythonのコード付きなので、手を動かしながら学習することができます。 第0章　機械学習と異常検知 第1章　機械学習と統計解析の基本モデル 第2章　非時系列データにおける異常検知 第3章　時系列データにおける異常検知 第4章　深層学習による異常検知

※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。 TensorFlowで強化学習を実践！ 　アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御，自動運転などで注目されている深層強化学習の基本と実装について，PythonとTensorFlow（TF-Agents），シミュレータとしてOpenAI GymとPyBulletを用いて解説したもの． 　深層学習，強化学習のアルゴリズムを一歩一歩ていねいに解説し，Raspberry Pi＋Arduinoを用いた実応用までを扱っています． 第1章　はじめに 第2章　深層学習 第3章　強化学習 第4章　深層強化学習 第5章　実環境への応用

【緒言】 MR装置は今日もシーケンスを走らせる… 2 本杉宇太郎（甲府共立病院 放射線科） 【バーチャルISMRM2020　見聞録】 今年のISMRMの準備と運営について 堀　正明（東邦大学医療センター大森病院 放射線科）… 22 2020 ISMRM Virtual Conference and Exhibition 黒田　輝（東海大学情報理工学部）… 24 駆け出し研究者が体験したISMRM Virtual Meeting　 金澤裕樹（徳島大学大学院 医歯薬学研究部 医用画像情報科学分野）… 28 ISMRM2020 Annual Meetingを振り返る 権　池勲ほか（株式会社フィリップス・ジャパン） … 31 ISMRM2020 参加見聞記 若山哲也ほか（GEヘルスケア・ジャパン株式会社）… 34 ISMRM2020 見聞録～特選！使ってみたい、この技術 市場義人ほか（シーメンスヘルスケア株式会社） … 36 計測技術の進歩：定量MRIとNeurofluid 尾藤良孝（株式会社日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット） … 38 【臨床】 Vitrea“MR Acute Care Stroke”を用いた急性期脳梗塞における定量解析の有効性と可能性 石原秀行ほか… 42 脳神経領域におけるMAGNETOM Vidaの使用経験　 辰尾宗一郎ほか… 48 大阪国際がんセンターにおける SIEMENS社製MAGNETOM Prismaの使用経験 立石宗一郎… 54 新たなArterial spin labeling技術を用いたMR angiographyの開発と脳血管性疾患における臨床応用 栂尾　理ほか… 60 当院におけるMAGNETOM Skyraを用いた心臓MRI検査 高門政嘉ほか… 67 Vitrea “MR Multi-Chamber Wall Motion Tracking”を用いた心筋ストレイン解析の臨床活用 真鍋徳子ほか… 74 ハートのエースIngenia 3.0T 長尾充展ほか… 79 体幹部領域における4D Free Breathingの使用経験と有用性について 麻生弘哉ほか… 86 GE社製の腹部骨盤MRIの最新知見 坪山尚寛ほか… 94 腹部領域におけるVantage Galan 3T/ZGOの使用経験と臨床的有用性 福島啓太ほか…100 ECHELON Smart Plusの使用経験 合田猛俊ほか…107 【技術】 腹部MRI撮像におけるモーションアーチファクトの低減技術－VitalEye & 4D FreeBreathing－ 株式会社フィリップス・ジャパン…114 3Dダイナミック撮像法の技術的進歩と、深層学習（ディープラーニング）によるMR画像再構成の今後の展開 GEヘルスケア・ジャパン株式会社…122 Ziostation2 におけるMRI解析アプリケーション ザイオソフト株式会社…130 日立 永久磁石オープンMRIにおける新技術 株式会社日立製作所…ヘルスケアビジネスユニット…135 Turbo Suite高速撮像技術の進化GRAPPA、CAIPIRINHA、SMS、Compressed Sensingを組み合わせて高いスループットを実現 シーメンスヘルスケア株式会社…142 キヤノンMRI Deep Learning技術の新たな次元 キヤノンメディカルシステムズ株式会社…149 MRI文献ダウンロードBEST100 … 156　

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 本書では、確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について、画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説することから始める。特にパターン認識では、クラス分類問題という視点において、多値ロジスティック回帰モデルと制約ボルツマンマシンという2つの確率的グラフィカルモデルを通し、深層学習の基礎となる数理を紹介する。その上で、グラフ構造の疎（Sparse）性という深層学習とは真逆の性質を元に急速に展開しつつあるスパースモデリングという新しい研究領域の最近の理論的基盤の深化の様子を、連続最適化問題という視点から解説する。

特集1 ［古い技術，コードの重複，密結合］ フロントエンド脱レガシー 長く愛されるプロダクトをさらに改善していくために プロダクトが長く使われると，度重なる改修や技術の進歩によりレガシーな部分が出てきます。そしてレガシーな部分は，時間が経つほど改善が困難になります。特に技術の進化の速いフロントエンドは，どの技術をどう取り入れていくのかは，将来の開発効率や柔軟性に大きく影響します。サイボウズのフロントエンドエキスパートチームは，kintoneという古くから愛されるプロダクトを今後も改善していくために脱レガシーに取り組みました。本特集では，そのノウハウを解説します。 特集2 インフラ障害対応演習 「避難訓練」でいざに備える！ システムの運用において切り離せないものであるにもかかわらず，頻繁に経験することを避けたい障害対応は，その性質上とても難しい仕事です。本特集では，障害対応を上手にこなすための方法として，障害対応を安全な環境で練習する「障害対応演習」を紹介します。障害対応の課題と演習の必要性，Mackerelでの演習の実際，フルリモートワークでの対応法，演習で確認したいこと・得られるものを解説します。いざというときの障害にどのように対処すべきかを確認できる障害対応演習は，心強い武器となってくれるでしょう。 特集3 深層学習入門以前 チュートリアルを動かす前に知っておくこと 深層学習にはさまざまなチュートリアルが提供されています。本特集では，読了後にチュートリアルを動かして，深層学習に入門するための足がかりとなることを目指します。 深層学習には幅広い知識が必要なため，すべてを知ってから始めようとすると，莫大な時間を学習に費やす必要があります。逆に事前知識なしにチュートリアルを動かしても，何が行われているのかをつかむのは難しいでしょう。そこで本特集では，深層学習のアルゴリズムの動きを，数式を使わずに概観していきます。

※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。 AIの基本を、Pythonでやさしく学んで楽しもう！ 本書は、AI（人工知能）技術の基本を、自然言語処理と音声処理をとおしてわかりやすく解説した入門書です。アルゴリズムを平易に解説し、Pythonによるプログラミング例を紹介。さらに、自然言語処理や音声処理への応用例を取り上げ、実践しながらAI技術の基本が理解できるようになります。 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　人工無脳から人工人格へ 付録

※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。 ★2021年2月24日データ更新：紙版3刷相当の正誤情報を本文修正しました★ AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】にいち早く対応！ 　 ◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！ ◆ 業界の第一人者 杉山 将氏（理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学 教授）監修！ 　 ◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！ 　 ◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！ 　 ●目次● 第01章 線形代数 第02章 確率・統計 第03章 情報理論 第04章 機械学習の基礎 第05章 前処理・特徴選択・性能指標 第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索 第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム 第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム 第09章 強化学習の各種アルゴリズム 第10章 深層学習の概要 第11章 順伝播計算と逆伝播計算 第12章 最適化手法 第13章 畳み込みニューラルネットワーク 第14章 再帰型ニューラルネットワーク 第15章 深層学習を用いた自然言語処理 第16章 深層学習を用いた生成モデル 第17章 深層学習を用いた強化学習 第18章 開発・運用環境 第19章 総仕上げ問題 付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識

本書は、5つの章で構成されています。 まず第1章でAIの基礎知識、第2章で機械学習のワークフローなどについて説明します。 次章以降、Pythonで実際に操作していきます。第3章では、画像認識(Rekognition)、音声認識(Transcribe)、チャットボット作成(Lex)、予測モデル作成(Forecast)などを見てみます。AWS AIの世界はさらに広がります。第4章では、モデルの作成、トレーニング、デプロイといった、機械学習の一連のプロセスを実現する完全マネージド型サービス「SageMaker」にチャレンジします。 そして最終章で、深層学習フレームワーク「AWS Deep Learning AMI」を紹介。より一層柔軟に環境を構築したいケースに便利なサービスです。 AWS AIのサービスは多岐にわたっており、全貌をつかむのも一苦労です。本書のナビゲートに沿って操作し、何ができるのか、どのように進めればよいのかを体感しましょう！

※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。 医用画像におけるディープラーニング（Deep Learning）をまとめた本格的なシリーズ　最新版 　医療関係者が人工知能をはじめて本格的に学ぶことができる一冊。 　人工知能と医療（主に画像）とのかかわりを詳しく解説。 　後半の事例編を大幅に増やし、具体的な応用例、研究例を多数掲載。 　医療AIの今がわかる！ 推薦文　福島邦彦先生 【基礎編】 Chapter1　人工知能（AI）総論 Chapter2　ニューラルネットワーク Chapter3　ディープラーニング Chapter4　動かす Chapter5　評価する 【応用編】 Chapter6　検出する Chapter7　分類する Chapter8　推定する Chapter9　作る・処理する Chapter10　診断を支援する Chapter11　医療を取り巻く世界 【事例編】 Chapter12　眼底画像 Chapter13　病理画像 Chapter14　大腸内視鏡画像診断支援 Chapter15　大腸CT内視鏡　　 Chapter16　歯科X線画像 Chapter17　放射線治療画像 Chapter18　外科治療画像 Chapter19　医用画像とRadiomics Chapter20　マンモグラフィと乳腺超音波検査 Chapter21　運動器領域の画像解析 Chapter22　深層学習のCT 画像再構成への応用 Chapter23　MRI再構成問題 Chapter24　MR画像処理への応用 Chapter25　核医学画像分野におけるディープラーニング 特別Column1　AI時代の放射線科医 特別Column2　AI時代の診療放射線科技師 【Column】 アジア近隣諸国におけるAI事情 大規模学習ニューラルネット（MTANN） 画像診断ナショナルデータベース AIと倫理，薬事ガイドライン コンピュータビジョンの動向 IT/AIの医療への実装 ACR AI-LABで医用画像AI を体験 深層学習による脳動脈瘤診断支援AI ディープラーニング研究の3つのツールのトピックス

Rも数理もていねいに！ データ解析の標準的ツールとなったスパース回帰分析、判別分析、深層学習、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなどをRコードとともに解説。深層学習はRのパッケージkerasで実装。具体例も豊富で実用性も高い！　また、選ばれたモデルへの理解などの発展的な内容まで踏み込んだ。 【主な内容】 1章　回帰モデルとスパース推定 2章　統計手法によるパターン認識 3章　深層学習 4章　機械学習によるパターン認識 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

※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。 医用画像におけるディープラーニング（Deep Learning）をまとめた本格的なシリーズ　最新版 　プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。 　具体的には、Neural Network Console（ソニー）と、DIGITS（NVIDIA）、MATLAB（MathWorks，2020-2021年版から追加）を使って、深層学習と医用画像処理を行う手順とノウハウを詳しく解説しています。 　人工知能には興味があるが、どこから始めたらよいわからず困っている方には、ぜひお勧めします。 本書利用にあったっての注意事項 第1章　深層学習の基礎 第2章　Neural Network Consoleを使った深層学習と医用画像処理 第3章　DIGITSを使った深層学習と医用画像処理 第4章　MATLABを使った深層学習と医用画像処理 第5章　ディープラーニングのための前処理と後処理

プリファードネットワークス、通称PFN。 2019年、日本ベンチャー大賞受賞。日本屈指のユニコーン企業。2014年の創業（2006年にPFI創業、2014年にPFN設立）以来、錚々たるリーディングカンパニーの数々と共同研究を重ね、自動運転、パーソナルロボット、がん診断にはじまるバイオヘルスケア等々の課題解決に挑む、天才技術者集団――。 新聞や雑誌で語られるPFN像といえば、こんなところだろう。 しかし、実際のところPFNは何をしているのか。若き創業者たち（本書の著者、西川徹社長と岡野原大輔副社長）は何を考え、どんな未来を描いているのか。 本書では２人の創業者が、ベールに包まれていたPFNの仕事、そこで働く人々の描く未来、深層学習の可能性までつまびらかにする。 ・天才集団とすら呼ばれているのに、なぜ「Learn or Die　死ぬ気で学べ」なのか 彼らは答える。PFNが挑戦しているのは変化の大きな分野であり、その中で最先端であり続けるためには、学ぶことが唯一の方法だ。未来を切り拓くために、私たちは、学び続けなければならない。 ・パーソナルロボットの夢はこれまでに何度も語られてきたが実現していない。本気で作ろうとしているのか。 彼らは答える。もちろん可能性があるからやっている。私たちは、できるとわかっていること、誰でも実現できることはやらない。 ・日本を代表するスタートアップ企業と聞けば、カラフルで華やかなオフィスが想像されるが、飾り気がない。なぜか。 彼らは答える。PFNには、洒落たオフィスにお金をかけるなら、性能のいいコンピュータが１台欲しいと思う人しかいない。 ――９割にも及ぶ失敗を推奨し、成功率10％以下の仕事に挑み続けるPFNの思考とは？

※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。 GAN（Generative Adversarial Networks）：敵対的生成ネットワークは機械学習技術の一種で、2つの分離したニューラルネットワークを使い実物と区別が付かないほどリアルな画像を生成することを可能とします。 本書はGAN：敵対的生成ネットワークを学びたい方のために入門から実装まで、理論を交えつつ解説していきます。本書全体を通じてJupyter Notebookを使い、実装はPython、Kerasで行っていきます。 機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングについてある程度の経験がある方を主な対象読者としており、数学に関しては最小限のものに絞って解説します。 本書の目的は、GANが達成してきたことを理解するための知識と道具を提供し、そこから新しい応用を見つけ作り出す力をつけていただくことです。GANは多くの可能性に満ちていますから、意欲的な方々であれば学術界・実世界に大きなインパクトを与えられることでしょう。 Part 1 GANと生成モデル入門 Part 2 GANの発展的な話題 Part 3 ここからどこへ進むべきか

※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、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。 自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。 本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理するために、事前にどのような処理をしておくのか、どのように単語や文章を解析するのか、自動翻訳などのタスクを実行させるためにどのような処理を行うのか、などについて、やさしく説明していきます。 基礎からはじめて、単語分散表現やテキスト分類、系列ラベリング、系列変換、アテンションといった、自然言語処理では欠かせない技術について、理論を解説した上で、Pythonを使って実装し、手を動かしながら理解できるようにしています。 また、現在の自然言語処理は、機械学習や深層学習とも切り離せません。ですので本書では、これらの技術についても基礎から説明し、Pythonを使って処理を実装していきます。基礎的な実装のみではなく、RNN、LSTM、CNNさまざまなモデルを使っての実装、特徴量エンジニアリングや正則化、ハイパーパラメータチューニングなど、実際の処理で必要になるところまで、詳しく解説しています。

※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。 PyTorchは動的計算グラフ（define by run）を採用した、Pythonプログラムと同じ感覚でニューラルネットワークを構築できる深層学習フレームワークです。本書は、深層学習の基礎をすでに習得したエンジニアが、より難しいタスクへ挑戦するためにPyTorchの開発環境構築から、畳み込み/リカレント/GAN/物体検出まで実装方法を実際にサンプルを作りながら学べる入門書です。データ分析ツールJupyter Notebookに対応しています。

【企画】 企画にあたって／扇　和之（日本赤十字社医療センター 放射線診断科） 【総説】 自分だけの大切なノート 北川　久 （東京慈恵会医科大学附属柏病院 放射線部） 【特別座談会】 エキスパートが語るさまざまなMRI最先端トピックス ISMRMが示す次世代MRIのかたち ーここから次代の技術革新が生まれていくー 出席者：黒田　輝／山田　惠／高原太郎／玉田大輝／村田勝俊／葛西由守／小林尚玄 司　会：本杉宇太郎 編　集：扇　和之 【臨床論文】 ◆脳神経 MRI 最新アプリケーション 　岩永　崇ほか ◆心臓 MRI 最新アプリケーション―検査時間の短縮とさらなる画質改善へ― 　的場将平 ◆GE ヘルスケア社製装置における body MRI の最近の話題 　奥田茂男ほか ◆Vantage Galan 3T/SaturnX－ノイズ除去再構成技術 　「Advanced intelligent Clear-IQ Engine（AiCE）」の初期経験－ 　和田吉弘ほか ◆放射線治療計画における MRI の有用性と今後の可能性 　江島泰生 ◆自由呼吸下 dynamic study における LAVA-Star と 　肝細胞相における強化ナビゲーションについて 　佐藤圭亮ほか ◆日立 ECHELON Smart Plus の初期使用経験 　栁　克司 【技術論文】 ◆キヤノン MRI の最新情報 Deep Learning を用いたノイズ除去技術 　「Advanced intelligent Clear-IQ Engine（AiCE）」の 1.5T MRI への期待 　キヤノンメディカルシステムズ株式会社 ◆ヘリウムフリーマグネット搭載　Ingenia Ambition 1.5T の紹介 　―BlueSeal マグネットによる新たな MR ソリューション― 　株式会社フィリップス・ジャパン ◆進化し続ける AIR Technology TM ／ SIGNA Works TM ／ 　GE ヘルスケア・ジャパン株式会社 ◆日立 1.5T MRI 装置「ECHELON Smart Plus」の技術紹介 　株式会社日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット ◆MRI における precision medicine～MR Fingerprinting～ 　シーメンスヘルスケア株式会社 ◆Ziostation2 における MRI 画像解析機能のトピックス 　ザイオソフト株式会社 ◆深層学習を活用した脳動脈瘤検出支援 AI「EIRL aneurysm」と今後の展望 　エルピクセル株式会社 ●MRI文献ダウンロードBEST100

「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る　強化学習とさまざまなキーワードの関係　強化学習のメリット・デメリット　強化学習における問題設定：Markov Decision Process　Day2　強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる　価値の定義と算出: Bellman Equation　動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration　動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration　モデルベースとモデルフリーとの違いDay3　強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる　経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法　計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference　経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか：Valueベース vs PolicyベースDay4　強化学習に対するニューラルネットワークの適用　強化学習にニューラルネットワークを適用する　価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する：Value Function Approximation　価値評価に深層学習を適用する：Deep Q-Network 　戦略を、パラメーターを持った関数で実装する：Policy Gradient　戦略に深層学習を適用する：Advantage Actor Critic (A2C)　価値評価か、戦略かDay5　強化学習の弱点　サンプル効率が悪い　局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い　再現性が低い　弱点を前提とした対応策Day6　強化学習の弱点を克服するための手法　サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習　再現性の低さへの対応: 進化戦略　局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7　強化学習の活用領域　行動の最適化　学習の最適化

※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。 2足歩行ロボットの製作を通じてロボット工学の基本がわかる！ ヒューマノイドロボットをベースとして、できるだけ数式を用いずに、図でわかりやすく説明したロボット工学の入門書です。 前半の章では、ロボットの歴史や構造から、モータやセンサ、機構や制御までを体系的に学習します。後半の章では、パーツの作成から組み立て、モーション作成までのロボットの作り方を解説します。 高校・専門学校・高専・大学などで、実習製作に利用できる内容です。また、通読することでロボティクスの全体像を俯瞰して理解できるため、各技術を深く学ぶ前の一冊としてもオススメです。 第2版は、2007年に発行された初版の基本的な構成はそのままに、10年のうちに著しく変化した情報を更新・追加しました。製品スペックなどの情報を最新のものに差し替え、また、実習で使用する部品も2018年現在容易に入手できるものに変更し、板金だけでなく3Dプリンタによる制作方法も追加しました。さらに、深層学習などにより飛躍的に進歩した分野について、「Chapter 9　ネットワークによる連携と発展」を新設しています。 Chapter 1　はじめに Chapter 2　ロボットの歴史 Chapter 3　ロボットのしくみ Chapter 4　モータ Chapter 5　センサ Chapter 6　機構と運動 Chapter 7　情報処理 Chapter 8　行動の計画と実行 Chapter 9　ネットワークによる連携と発展 Chapter 10　ロボット製作実習 Chapter 11　おわりに Appendix　高校の授業でロボットを作る

※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。 人工知能の構成技術を網羅的に概観する、やさしい教科書 本書は、人工知能のしくみを一から丁寧に解説する入門書です。 「人工知能とはなにか」という定義からはじまり、機械学習や画像処理といったさまざまな技術のしくみを、できるだけ数式を使わずに平易に説明します。 深層学習が火付け役となった人工知能ブームによって、人工知能は多くの方にとって馴染みのある存在になってきました。しかし、 ・　機械学習 ・　ニューラルネットワーク ・　進化的計算 ・　自然言語処理 ・　画像認識 などの個別のトピックのみが取り上げられることも多く、人工知能全体の体系はよくわからない、という方も多いのではないでしょうか。 本書では、上述したようなトピックを網羅的に扱い、人工知能を構成する技術の全体像を概観します。できるだけ数式を用いずに、平易に解説するよう心がけました。 業務上AIに関する知識が必要になった社会人や、情報系の学部・学科に所属する大学生はもちろん、人工知能に興味のある高校生にも読んでいただける内容です。 なお、各章の最後には、Pythonを使った演習を設けています。 エンジニアの方や、エンジニアを志す学生の方は、ぜひ演習問題にも取り組んでみてください。 第1章　人工知能とは 第2章　人工知能研究の歴史 第3章　学習 第4章　知識表現と推論 第5章　ニューラルネットワーク 第6章　深層学習 第7章　進化的計算と群知能 第8章　自然言語処理 第9章　画像認識 第10章　エージェントと強化学習 第11章　人工知能とゲーム 第12章　人工知能はどこに向かうのか

■15ステップの演習でスキルを獲得 本書は4章構成となっています。 1章には「演習に入る前の予備知識」を集めました。環境構築、Python、数値計算ライブラリNumPyについて押さえておきます。 2章は「基礎を押さえる7ステップ」です。日本語自然言語処理と機械学習の基礎を、実際のプログラム例を見ながら、1ステップずつ学習していきます。本書の核となる章です。 3章は「ニューラルネットワークの6ステップ」です。取っつきにくい深層学習（Deep Learning）の仕組みと、自然言語処理への適用について、わかりやすく説明します。 4章は「2ステップの実践知識」です。2章と3章で扱いきれなかったものの、機械学習や自然言語処理を実アプリケーションとして実装する際に役立つ知識を習得します。 ■自分のぺースで1ステップずつ学習 本書をはじめとする「Step Up！選書」では、読者が自分のぺースで1ステップずつ学習を進め、独学で技術力を高めることができるように、考え抜かれた編成でリードしていきます。特に本書は、最後まで全部読み通さないと漏れが生じたり、不完全な知識になってしまったりする類の構成を排しています。 網羅的な説明項目の列挙や、理論体系の単純トレースはしません。開発リファレンスや逆引き、クックブック（開発レシピ）とも違います。プロのエンジニアとしての実力を高めるための著者オリジナルのシナリオに、士気高く踏み出してください。 ■著者プロフィール 土屋祐一郎（つちや ゆういちろう） 本名、橘（たちばな） 祐一郎。東京大学工学部卒、同大大学院情報理工学系研究科中退。2015年度IPA未踏スーパークリエータ。現在は株式会社PKSHA Technology所属。大学とIPA未踏では主に画像ドメインで機械学習を扱い、現職では自然言語や画像を扱う事業部にてソフトウェアエンジニアとして勤務。その他、Deep Learning講座「NICO2AI」の講師などの活動も行う。

「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　　【主な内容】第1章　はじめに　1.1　ベイズ統計とニューラルネットワークの変遷　1.2　ベイズ深層学習／第2章　ニューラルネットワークの基礎　2.1　線形回帰モデル　2.2　ニューラルネットワーク　2.3　効率的な学習法　2.4　ニューラルネットワークの拡張モデル／第3章　ベイズ推論の基礎　3.1　確率推論　3.2　指数型分布族　3.3　ベイズ線形回帰　3.4　最尤推定，MAP推定との関係／第4章　近似ベイズ推論　4.1　サンプリングに基づく推論手法　4.2　最適化に基づく推論手法／第5章　ニューラルネットワークのベイズ推論　5.1　ベイズニューラルネットワークモデルの近似推論法　5.2　近似ベイズ推論の効率化　5.3　ベイズ推論と確率的正則化　5.4　不確実性の推定を使った応用／第6章　深層生成モデル　6.1　変分自己符号化器　6.2　変分モデル　6.3　生成ネットワークの構造学習　6.4　その他の深層生成モデル／第7章　深層学習とガウス過程　7.1　ガウス過程の基礎　7.2　ガウス過程による分類　7.3　ガウス過程のスパース近似　7.4　深層学習のガウス過程解釈　7.5　ガウス過程による生成モデル

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる！ 【本書の目的】 本書は以下のような対象読者に向けて、 線形代数、確率、統計/微分 といった数学の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。 【対象読者】 • 数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方 • AIをビジネスで扱う必要に迫られた方 • 数学を改めて学び直したい方 • 文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方 • コードを書きながら数学を学びたい方 【目次】 序章　イントロダクション 第1章　学習の準備をしよう 第2章　Pythonの基礎 第3章　数学の基礎 第4章　線形代数 第5章　微分 第6章　確率・統計 第7章　数学を機械学習で実践 Appendix　さらに学びたい方のために ※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。

注目の最新AI技術！深層強化学習の開発手法がわかる！ 第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊！ 【本書の目的】 AlphaGo（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。 AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。 本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。 【本書の特徴】 第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。 次いで、強化学習の基礎（Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法）と深層学習の基礎（CNN、RNN、LSTM）を解説します。 さらに、簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。 第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。 1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。 2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題（TSP）やルービックキューブの解探索について説明します。 3つ目は、系列データ生成です。文書生成（SeqGAN）やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索（ENAS）を解説します。 全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。 【読者が得られること】 深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。 【対象読者】 深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア ※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。

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、人工知能研究を新時代へ導いたのです。 本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による最適化計算の手法等も明らかにします。 さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、および手描き文字のサンプルデータを用い、ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

本書は、GoogleがGCP(Google Cloud Platform)上で提供している機械学習関連のツールやAPIを活用し、実際に機械学習の環境やデータに触れながら、その原理と動作を体験的に学ぶことができる機械学習入門書です。 ●Googleは、機械学習にも有用な優れた環境を提供しており、特にDatalabはブラウザ上でPythonのコードを実行でき、グラフ・表を出力できるほか、ビッグデータを高速で処理するBigQueryや便利な各種APIにも簡単にアクセスできるツールです。 ●本書では、Datalabを通じて、Googleが膨大なリソースを使い初めから用意している機械学習環境にアクセスし、高度な機能と豊富な資源を十分に活用できるよう読者を導いていきます。 ●本書の学習では、数式はほとんど使わず、簡単なコードとそのグラフィカルな実行結果により、理解を深めていきます。 まずは識別の基礎から入り、各種識別関数を通じて機械学習の原理や手法を学びます。 続いて実践的にデータを扱いながら、データの評価方法やチューニングを学び、さらに深層学習(ディープラーニング)へと進んでいきます。 深層学習では、画像識別による具体例から始まり、より高度なニューラルネットワークまで学んだ後、実際にGoogleの深層学習用ライブラリー(TensorFlow)を使ってニューラルネットワークをモデリングする方法を学びます。 最後に、画像識別を代表するCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の実装法を学び、実運用の入り口へと案内します。

PyTorchは、世界で主流の深層学習ライブラリのひとつ「Torch」（松明の意）のPython対応版です。Facebookが開発を主導したオープンソースとして非常に注目されています。本書はこのライブラリを初めて触るところから手ほどきし、Pythonによる異常検知や画像認識の実装までを体験。機械学習・深層学習を初めて学ぶITエンジニア向けに、数式なしで丁寧に解説します。 ◆本書の特徴 機械学習・深層学習のアルゴリズムを数式なしで理解できる。 Pythonを使って少ないコードで簡単に実装できる。 異常検知や画像認識など、様々なケースの実装を体験できる。 ◆本書の構成 ・第I部 AI技術の最新動向やPyTorchライブラリの概要、実装環境の構築方法 ・第II部 機械学習の全体像、ニューラルネットワーク・アルゴリズムを使った学習の実装方法 ・第III部 深層学習のアルゴリズム(DNN、CNN、Deep Q Network)を使った学習の実装方法