『その他(レーベルなし)、赤石 雅典、0～10冊(実用)』の電子書籍一覧

AIのブラックボックスを開けよう！

ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を
「最短コース」で学べます！
「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。

本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を
高校1年生レベルから、やさしく解説します。
（微分、ベクトル、行列、確率など）

最短コースで理解できるように、
解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、
その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。

また、数学を使って001から記述したコードを
Jupyter Notebook形式で提供しますので
実際に動かしながら学ぶことができます。

「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。

「データ分析を学んでみたいが、Pythonプログラミングや数学のハードルが高く手を出せない」。そんな方は、今こそデータ分析を学ぶべきです。業務に関連した「データ分析の目的」と「分析手法」、そしてそこで必要な「処理の流れ」がわかれば、PythonコーディングはChatGPTに任せて、自力でデータ分析ができます。本書では「データ分析の目的」は2章で、「処理の流れ」は各章冒頭のタスク一覧で学べます。
日常の業務課題にデータ分析を適用すれば、今までと比べて段違いの成果を出せます。ぜひこの世界にチャレンジしてください。

　身近なデータをPythonで分析できるようになるための知識を、最短コースで身に付けられる本です。Pythonのホントの基本から、データ分析に必要なPythonライブラリの使い方、データ分析の実践例までを一気に学べます。プログラミングの経験がない方もこの1冊を読めば、実際のデータ分析を始められます。
　
　ベストセラーの「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「Pythonで儲かるAIをつくる」などを執筆した著者が送るデータ分析＆AI書籍の第4弾。いつもの平易な解説で、初学者も安心して学べます。

　本書は次のような方に最適です。

（1）プログラミング言語自体を知らないが、データ分析のためにこれから勉強したいという方
（2）Pythonのプログラミングは理解しているが、pandasなどの分析用ライブラリがわからないのでAI書籍の実習コードが読めない方
（3）データ分析の全体像がつかめず、いざデータ分析をしようとすると、どこから手を付けていいかわからない方

　実際にデータ分析ができるようになるには、さらに「洞察の導出」という難しいタスクがあります。このタスクは内容が抽象的なだけに、なかなか体系的には学べません。そこで本書では「この業務要件でこのデータを分析した場合、こんな洞察が得られる」という話をたくさん入れ込みました。このような具体例を通して、自分自身のテーマに対して洞察を導くためのヒントが得られます。

　本書を読了した方は、プログラミングとデータ分析という必須スキルを身に付けられ、ニーズの高いDX人材のど真ん中に位置できます。

こちらの書籍は、2023/4/12発行の紙版 3刷に合わせて更新しました。

人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。
初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます!
（本書掲載のコードは、2023年3月にリリースされたPyTorch 2.0でも、そのまま動作します）
本書は、次のような読者を想定しています。

1. 企業でディープラーニングプログラムを業務で利用している、あるいはこれから利用しようとしているITエンジニアや研究者

2. 理工系の大学・大学院の学生で研究の一環としてディープラーニングのプログラムを開発する必要がある方

3. まだPythonもKeras/TensorFlowも知らないが、ディープラーニングプログラミングをこれから勉強してみたいという方

本書は、新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。
機械学習の基本から、「CNN」などを使った画像認識ディープラーニングモデルの開発・チューニングまでをじっくり学べます。

見込み客、土日の需要、商品リコメンド…
営業、マーケティングが劇的に変わる
業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る！

業務に本当に役立つ“儲かるAI”を作るには、「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは従来システムと同じですが、AIの構築ではさらに業務の課題が本当に AIで解決できるのか、AIのどの処理方式なら適用できそうかという「技術目線」が不可欠なのです。
本書のPython実習で学ぶことで、「AIの目利きができる技術目線」を獲得し、自分でもAIを作れるようになります。

◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる
◆現場目線でAIの最適化までできる
◆ブラウザだけで試せるPython実習（Google Colab）
◆XGBoost、Prophetなど話題のAI技術を活用
◆全PythonコードをGoogle Colab用のNotebook形式で用意
＜機械学習のための　Python入門講座＞つき！

1章　業務と機械学習プロジェクト
2章　機械学習モデルの処理パターン
3章　機械学習モデルの開発手順
4章　機械学習モデル開発の重要ポイント
5章　業務要件と処理パターン
6章　AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ

第一線のAIエンジニアによる
実プロジェクトの経験に裏打ちされた
「自然言語処理」のツボをここに集約!

【本書の目的】
本書は、Pythonを利用して、人工知能分野で注目されている
自然言語の分析手法を解説した書籍です。
従来技術と新技術を比較しつつ、
「インデックス化」「エンティティ抽出」「関係抽出」
「構文解析」「評価・感情・概念分析」を網羅。

Pythonによるプログラムや、APIの利用、
商用サービス（IBM Watson）や
OSS（Mecab/Elasticsearch/Word2Vec）の利用など、
実践的な手法を解説します。
また最終章で話題のBERTについて解説します。

【本書の特徴】
本書は全体で5章構成になっています。
第1章：テキスト分析の概要をユーザ―目線、エンジニア目線の両方から丁寧に解説します。
第2章：テキスト分析のタスクを上げ、実際の分析までの具体的な方法を解説します。
第3章：AIの発達する前から利用されていたテキスト分析の手法について、
MecabやElasticsearchといったOSSを利用して解説します。
第4章：IBM社のWatson APIのAI技術を利用したテキスト分析手法を解説します。
第5章：Word2VecというOSSを利用した分析手法や、話題のBERTについて解説します。

【対象読者】
自然言語処理を学びたい理工学生・エンジニア

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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