入門データサイエンスシリーズ<br> Pythonで学ぶデータサイエンティストのためのAI

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入門データサイエンスシリーズ
Pythonで学ぶデータサイエンティストのためのAI

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  • サイズ A5判/ページ数 192p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784844609834
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3041

出版社内容情報

AIを学べば、社会が見える!今がわかる!未来が読める!
数式なしで人工知能の基本をやさしく解説した、はじめてのAI入門書です。
身近な生活に使われているAI技術から話題の生成AIまで、幅広いトピックを網羅。
機械学習の基礎はもちろん、決定木・k近傍法・人工ニューラルネットによるディープラーニング、そして生成AIのしくみまでデータサイエンス初心者にもわかりやすい言葉で丁寧に説明しています。
Pythonの基本やデータ処理の基礎も学べるので、大学でデータサイエンスを学ぶ方や、これからAIに取り組む社会人にもぴったりの一冊です。


【目次】

Chapter0 人工知能をはじめよう
Chapter1 あれもこれもAI 生活に密着する人工知能技術
Chapter2 機械学習でできること
Chapter3 人工ニューラルネットと学習
Chapter4 ディープラーニング そして生成AI、LLM
Chapter5 人工知能のこれからの技術

内容説明

AIを知らなくても活用するだけならなんとかなる、でもデータサイエンティストになりたい人は知識が必須です。この本で勉強するときっと未来が開けます。AIの歴史的背景から未来への展望までを示すことで、AIへの興味を掻き立てる入門書。生活に密着した人工知能技術から最先端の生成AI技術までさまざまな要素を紹介。生成AIの基本技術である機械学習を中心に、決定木やk近傍法などわかりやすく解説。機械学習技術から、人工ニューラルネットを基礎としたディープラーニング、そして生成AIの仕組みまでを紹介。Pythonのコードをダウンロードできる。

目次

0 人工知能をはじめよう
1 あれもこれもAI 生活に密着する人工知能技術
2 機械学習でできること
3 人工ニューラルネットと学習
4 ディープラーニング そして生成AI、LLM
5 人工知能のこれからの技術

著者等紹介

小高知宏[オダカトモヒロ]
1990年 早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了 工学博士。2004年 福井大学大学院工学研究科 教授。データサイエンス・AI関連の著作多数(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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人工知能 機械学習 深層学習 ディープラーニング 強化学習 教師あり学習 教師なし学習 数理モデル アルゴリズム Python ライブラリ 統計的学習 特徴量エンジニアリング モデル評価 汎化性能 過学習 最適化 勾配降下法 誤差逆伝播法 CNN 畳み込みニューラルネットワーク RNN 再帰型ニューラルネットワーク 自然言語処理 画像認識 クラスタリング 分類 回帰 決定木 ランダムフォレスト SVM 線形代数 微分積分 確率統計 データクレンジング 前処理 パイプライン 実装力 演習 理論と実践2026/02/12

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