『ＩＴ、牧野浩二、1円～(実用)』の電子書籍一覧
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※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。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ
データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野です。近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。
本書は、データサイエンスの基礎となる統計分析からパターン認識（機械学習）、時系列データ分析、深層学習などを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです．
データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。
Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。
第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系（AutoEncoder、GAN）などの近年重要視されるテーマを取り上げました。
1章 はじめに
2章 データの扱いと可視化
3章 確率の基礎
4章 統計の基礎
5章 回帰分析
6章 パターン認識
7章 時系列データ分析
8章 深層学習の基礎
9章 深層学習による画像処理
10章 深層学習による自然言語処理
11章 生成系深層学習
12章 深層強化学習
索引 -
笑いかけるとやってくる、「こんにちは」と話しかけると反応する、そんなAIロボットを自分で作れる解説書が登場！
小学生も簡単につくることができるロボットと、初めてでも使いやすい、Scratch3.0を改造したビジュアルプログラミング環境でプログラムをすることによって、AIロボット作りを気軽に始められます。
「小学生ロボコン」（主催：小学生ロボコン実行委員会（NHKエンタープライズ・科学技術館））でも採用されているロボット工作キット「ユカイな生きものロボットキット」と、プログラミングをしたり無線で操縦できるようにするモジュール「ココロキット」、「ココロキット＋」でつくるロボットをAIを使ったプログラムで動かすことで、自分の表情や呼びかけなどに応じて反応するロボットをつくることができます。
本書内でつくるロボットは、2種類。どちらもキットの部品に身近な材料を加えることで、簡単にできるものです。紙工作などを応用して、自分だけのオリジナルロボットにすることもできます。
そのロボットを動かすAIプログラムは約10種類紹介しています。表情やしぐさ（カメラによる画像認識）、呼びかけや音楽（音声認識）などに応じてロボットが反応するもので、簡単にできるものから、表情と呼びかけを組み合わせるといった少し複雑なものまで幅広いレベルのプログラムが学べる内容となっています。
自分の手でロボットを作り、プログラミングをしていくことで「動くしくみ」を。また、AIのプログラムでは表情などを見分けるための「学習」などをコンピューターで行うことで、AIのしくみを体験を通じて学ぶことができます。 -
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さまざまな意思決定の数理や現象をPythonで体験して学ぼう！
本書は，数理的に扱える意思決定の基礎を，Pythonを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです．
アンカリング効果の評価法，ベイズ推定に基づいた信憑性の変化，エージェントや強化学習を適用した意思決定，不完備情報ゲーム，集団の意思決定などを解説しています．
本書では，意思決定のモデルの立て方，意思の測定分析などの説明に重点を置き，計算やシミュレーションの詳細な説明よりはPythonによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります．また，すべてのプログラムはJupyter Notebook形式で配布し，読者の手もとで実行ができるようにしています．
第1章 はじめに
第2章 戦略の微分方程式モデル
第3章 基礎的な意思決定の数理的扱い
第4章 ゲーム理論の基礎
第5章 意思決定のための OR の基礎
第6章 組合せ最適化による意思決定
第7章 マルチエージェントベースモデリングによる意思決定
第8章 強化学習による意思決定
第9章 不確定性を含むゲームでの意思決定
第10章 集団の意思決定
第11章 意思決定とメカニズム・デザインの視点
索引 -
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Python でさまざまな現象をシミュレーションしよう！
本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Pythonを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。
うわさの拡散や伝染病の流行、人口予測といった自然科学モデル、リボ払いの計算や在庫管理といった経営・経済モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、GA（遺伝的アルゴリズム）といった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。
本書では、シミュレーションの各モデルの立て方やアイデアの説明に重点を置き、数値計算の厳密な詳細やモデルの数理よりはPythonによる実行を志向します。また、プログラムのほとんどは Jupyter Notebook形式で配布しているので、ご自身の手もとのPCで実行することができるようになっています。
第1章 はじめに
第2章 数値計算と数学の基礎
第3章 アニメーション
第4章 確率モデル
第5章 自然科学モデル
第6章 経営モデル
第7章 ベイズ統計に基づくモデル
第8章 グラフ理論に基づくモデル
第9章 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル
第10章 エージェントベースモデル
第11章 強化学習による意思決定モデル -
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TensorFlowで強化学習を実践！
アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御，自動運転などで注目されている深層強化学習の基本と実装について，PythonとTensorFlow（TF-Agents），シミュレータとしてOpenAI GymとPyBulletを用いて解説したもの．
深層学習，強化学習のアルゴリズムを一歩一歩ていねいに解説し，Raspberry Pi＋Arduinoを用いた実応用までを扱っています．
第1章 はじめに
第2章 深層学習
第3章 強化学習
第4章 深層強化学習
第5章 実環境への応用 -
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データサイエンスを実応用するための基本を押さえる
データエンジニアリングは、データサイエンスを現実に意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにすることを指します。
データサイエンスを機器や分析に実応用するためには、Pythonスクリプトの高速化の知識や、センサ信号の取得、アクチュエータ制御に必須となる通信、インタフェース駆動といった外部デバイスとのデータアクセスの基本と応用についてのスキルの修得が必要となります。本書は、これらのデータをエンジニアリングするための入門的な知識を解説するものです。
1編 基礎編
1．データエンジニアリングとは
2．コンピュータ工学の基礎
3．Intel CPUの工夫
4．デバイスデータアクセスの基礎
2編 高速化
1．少しの工夫で速くなる
2．NumPyの使用
3．C/C++モジュールを呼ぶ
4．マルチプロセス
5．Pythonのコンパイル
6．GPUの使用
3編 デバイスデータアクセス
1．IoT実現化に必要な機能
2．USBを用いたデータ転送
3．Bluetoothを用いたデータ転送
4．有線LANとWi-Fiを用いたデータ転送
5．センサ信号処理と制御の例 -
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深層強化学習の入門から実装まで、この一冊でわかる！
アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御、自動運転などで注目されている深層強化学習の基礎と、Pythonによる実装について解説した入門書です。
強化学習に適したライブラリであるChainer（ChainerRL）と、AIシミュレーション環境であるOpenAI gymを用いて解説しています。
ソフトウェアシミュレーションだけでなくRaspberryPiとArduinoを用いた実環境への応用も解説しているので、ソフト・ハード問わず自身の課題に深層強化学習を応用することができるようになっています。
1章 はじめに
2章 深層学習
3章 強化学習
4章 深層強化学習
5章 実環境への応用
付録
付録1 VirtualBoxのインストール
付録2 RaspberryPiの設定
付録3 Arduinoのインストール
付録4 Graphical Processing Unit（GPU）の利用
付録5 Intel Math Kernel Libraryを用いたNumPyのインストール
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