【2022年3月最新】画像処理おすすめ入門/参考書ランキング

医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。 ・TensorFlow+Kerasで行う ・Anaconda上で環境構築する ・データはだれでも入手できるデータを使う を基本的な方針としてまとめた。...

画像処理は，それ自体の学問的体系がないため，その教育，研究，開発，利用でしばしば混乱があった．本書はこれらの混乱をさけるため初めてアルゴリズムを体系化した書である．体系化にあたっては手法，機能，利用を中心に編集した．基礎編ではアルゴリズム共通の関連知識として初心者にも十分理解できるように詳述し，また，機能編では現在ほぼ確立されていると思われるディジタル画像処理アルゴリズムを網羅した．...

「ニューロリハビリテーション」という新しいヴィジョン! リハビリテーション専門家にとって必須の脳・神経科学の知見を紹介した初版から、9割近くの内容を一新した待望の大改訂! 患者にとって「私自身が感じ、動く」ことを回復させるという、リハビリテーションが目指している状態を、身体所有感、運動主体感といった知見から幅広く考察。 初版の出版時にはまだ解明されていなかった「脳損傷後の機能回復のメカニズ...

パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています．...

最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書！ ベイズ主義機械学習（ベイズ学習）の基本原理にのっとり、「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい！ 【主な内容】 1　機械学習とベイズ学習 2　基本的な確率分布 3　ベイズ推論による学習と予測 4　混合モデルと近似推論 5　応用モデルの構築と推論 【機械学習スタートアップシリーズ】 本シリ...