【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

本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。 ［本書で学習できるタスク］ 転移学習、ファインチューニング：少量の画像データからデ...

本書前半は質点の力学、後半は剛体の力学を中心に論じている。前半は「力学を通した数学入門」の側面を強調し、後半は「現実の多様な力学現象の理解」を強調した。...

近年の3Dグラフィック技術の進歩により、ビジュアル面におけるゲームのリアリティは大きく進化しました。ゲームのリアリティを向上させる次のステップは、ゲームに人工知能(AI)を導入することです。本書は、ゲームプログラミングにはじめて取り組むプログラマと、AI技術を理解する必要のあるゲームプログラマの両方を対象に、(従来の)決定論的なAI技術と、(新しい)非決定論的なAI技術を紹介します。本書で解説する...

本書で学ぶ力学は，身近な物体や遥かな天体の運動を，ニュートンの運動方程式を基礎として理解する学問である． 　ニュートンの運動方程式は単純な微分方程式であるが，その理解と応用のためには何段ものステップを踏まなければならないと思われている．しかし実際はそうでなく，力学はもっと単純な構造をしている．そのことを示すことが，本書の執筆の主な動機であった．あたかもニュートンの運動方程式に軸足を置いたままで，片...

世界最強の麻雀ＡＩを人間のトッププレイヤーが本格解説！ 2019年６月、麻雀ＡＩで初めて天鳳十段に到達し話題をさらった「Suphx」（スーパーフェニックス）。 天下のMicrosoft社が麻雀という不完全情報ゲームに殴り込みをかけてきたのです。「Suphx」の強さはもはや人間のトップレベルに達しており、他のボードゲームがそうであるように、麻雀も「ＡＩから学ぶ」時代に突入しつつあります。 本書...

一般的に強者と言われる人たちは 　（１）自分の手牌 　（２）捨牌や点数状況など手牌以外の公開情報 　（３）公開情報から推測される「相手の手牌」や「残りの牌山」などの非公開情報 　（４）相手の打ち筋や癖など 　（５）相手の理牌や打牌のテンポなど、牌理以外の読み といった様々な情報からどんな選択をするか決定しています。しかしながら、初心者がこれらの情報をいきなりすべて処理するのは不可能です。ではどう...

本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書...

現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモデル化する方法を、RとWinBUGSの具体例を用いて説明する。...