【2022年4月最新】AI(人工知能)おすすめ入門/参考書ランキング

Python（PsychoPy）で心理学実験の作成やデータ処理を実践。コツやノウハウも紹介。〔内容〕準備（プログラミングの基礎など）／実験の作成（刺激の作成，計測）／データ処理（整理，音声，画像）／付録（セットアップ，機器制御）...

最先端!ネットワークの理論がここにある。人間関係、経済、インターネット、交通網、生態系、システム生物学…すべての事象における「つながりを科学する」複雑ネットワーク。本書には最新の理論、定着した手法をもとにした基礎と応用、実データの解説、プログラムによるアルゴリズム集、解説付きの膨大な参考資料集が含まれている。まさに最新の複雑ネットワーク・バイブルだ。...

情報化社会の進展とともに大量のデータが得られるようになり、また社会科学でも実証志向の高まりから調査研究が盛んに行われている。しかし、「因果推論」を行なう際のデータの偏りや「選択バイアス」を無視してしまうと、いくら大量のデータがあっても真実とは逆の結論が導かれることすらある。本書では豊富な具体例とともに、「共変量情報の積極的な利用」「欠測データモデル」「セミパラメトリック推定」という3つの武器を用い...

機械学習とは，コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり，もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後，機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり，「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして，1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ，いまや情報検索，オンラインショッピ...

IBMから提供される無料の量子計算プラットフォームを体験する!大学での講義を想定した豊富な例題、演習、実験で理解を深める。16の量子実験を通して、量子アルゴリズムを学び、量子シミュレーションで実行する。...

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...

機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。...