石川聡彦の作品一覧
「石川聡彦」の「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」「ITと数学」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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-1巻2,178円 (税込)Software Designで完売御礼の特集号，ITエンジニアと線形代数，ITエンジニアと微分積分，ITエンジニアと数学の各特集記事を再編集しまとめました。各記事，それぞれ筆者が再検討し修正，場合によって加筆をしております。内容はほぼ高校から大学の教養課程の数学と，Pythonを使ったプログラミングが中心。しかし，Deep Learnningや機械学習，人工知能の基礎を学ぶことができます。ITと数学の組み合わせはとてもパワフルです。他にも十分に応用できる基礎を本書で得てください！ -
3.0「DX時代のビジネスマンの新しい教養はこれだ。」 経団連会長 中西宏明 氏 推薦！ 50000人の人材育成と、 120法人以上へのサービス提供から導かれた、 AI導入の鉄則とは？ 本書は、AI（機械学習）の導入を始めたり、検討したりしているが、 うまくいかない企業および担当者の方々に、 最初の“ボタンの掛け違い”を理解していただき、 AI導入を成功させる“ルール”を伝授するものです。 「AIのビジネス活用における考え方」を、 「７つのルール」にまとめています。 難しい理論や複雑な数式は登場しません。 機械学習の理論を易しく解説した上で、 ビジネスで活用するうえでの、 押さえておくべきポイントを解説していきます。 2020年現在、「機械学習を学ぶことはコスパが良い」といえます。 機械学習のプロフェッショナルはまだ少なく、 学ぶハードルも下がってきました。 機械学習の技術の素養を身に着ければ、仕事の幅が大きく広がるでしょう。 本書は、AIなどのデジタルテクノロジーを使いこなすための、必読書です。 【こちらの方々に最適】 ・AIのビジネスへの応用を考えているビジネスプランナー ・企業や応用領域で機械学習の活用を考えているエンジニア ・AIを使ってビジネスを革新したい経営者 【本書であつかうルール】 ルール１. 機械学習の投資対効果を明確にすべし ルール２. 「使えないデータ」と「使えるデータ」を把握すべし ルール３. 機械学習で狙うべき領域を同定すべし ルール４. インプットとアウトプットの解像度を高めるべし ルール５. 機械学習の性能を正しく評価すべし ルール６. 実運用のイメージを高めるべし ルール７. ステークホルダーとのエコシステムをつくるべし -
-※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。 会員登録数25000人（2019年２月時点）を超える、日本最大級の先端技術のラーニングサービス「Aidemy」 ディープラーニング、自然言語処理、ブロックチェーンなど、いま話題の技術を学べる「Aidemy」から、 ブロックチェーンを理解するための参考書が登場！ ■本書の特長 ・ブロックチェーンの理解に必要とされるコンピュータサイエンスの基礎知識を、体系立てて復習できる ・BitcoinやEthereumの基礎となっている技術を学び、どういう仕組みで動いているかを理解できる ■本書の対象読者 ・これからブロックチェーンを使った開発を行いたいが、コンピュータの基礎（低レイヤー）や、コンピュータの仕組みを改めて復習したい方。 ・Bitcoin（BTC）やEther（ETH）などの暗号通貨に興味があり、その仕組みと技術をしっかり理解したい方。 ■本書の内容 ●CHAPTER１ コンピュータ基礎 データ構造とアルゴリズム、CPUの仕組みなどを扱う。 ●CHAPTER２ 暗号とセキュリティ 共通鍵暗号、公開鍵暗号、ハッシュ関数、デジタル署名などを扱う。 ●CHAPTER３ ネットワーク プロトコル、HTTP通信、Websocket、P2P通信などを学ぶ。 ●CHAPTER４ ブロックチェーン応用（Bitcoin編） Bitcoinを題材に、ブロックチェーンの仕組みを学ぶ。 ●CHAPTER５ ブロックチェーン応用（Ethereum編） Ethereumを活用したアプリケーションの開発を学ぶ。スマートコントラクトを用いたアプリの仕組みを理解する。 -
4.3※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。 東京大学特任准教授 松尾 豊氏 推薦！ 人工知能プログラミングに必要な数学を、ゼロから抜け漏れなく、体系的に学ぶ！ 数学を復習したいエンジニアに！ 大人気「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者がおくる、人工知能プログラミングに必要な数学を、やさしく学ぶ参考書が登場！ キホンのキホンからおさらいするから、ニガテな人でも大丈夫！ 後半では、Pythonのコードを動かしてさらに理解を深められます！ ■本書の目的 ・人工知能関連の書籍に現れる数式への抵抗感をなくし、専門書を読むための数学基礎力をつけます。 ・いくつかの人工知能のアルゴリズムを理解し、数式の意味を理解できるようにします。 ■本書の特長 ・ゼロからおさらいするので、誰でも読めます。 ・人工知能プログラミングに必要な分野に特化しています。 ・演習問題や例題で、理解を深められます。 ■本書の対象読者 ・人工知能アルゴリズムを用いてモデリングをしているが、その根底のアルゴリズムはブラックボックスであり、数学を復習したい方。 ・人工知能アルゴリズムを体系的に学びたいが、数学を忘れており、専門書に現れる数式が理解できない方。 ・人工知能アルゴリズムに興味があるが、ハードルが高いと感じている方。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
機械学習を実装するだけでなく、数学的に理解しようという人向けの本。
プログラミングはほぼ無く、数学の基礎から簡単なアルゴリズムまでの数学的説明がわかりやすく載っている。
数2Bまでしかやってこなかったが、基礎の部分は理解できた。
YouTubeに機械学習 数学で出てくる動画も合わせて学習すると理解が深まりそう。
やはり本より動画の方が圧倒的にわかりやすい。
終盤の数式は理解できなかったので、初学者にとっては難しいかも。
各章には演習があるため、理解度の確認もしやすかった。
機械学習の一冊目としてはおすすめ。
ただ、実装できるようになる本ではないのに注意。 -
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