さいたま市図書館新着情報(非公式)

さいたま市図書館の新着図書の情報をお知らせします

情報理論・情報科学

AIが私たちに噓をつく日


AIが私たちに噓をつく日
妙木 浩之


予約数: 0
予想待ち時間: 1週程度
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【内容紹介】
日ごとに活躍する領域が増大しているAI。人々の生活のベースとなる「労働」と「家族」をテーマに、精神科医としての豊富な臨床経験に基づいて、AIへの潜在的な不安の背景に斬りこむ。テキストデータの引換券付き。

Pythonではじめるベイズ機械学習入門


Pythonではじめるベイズ機械学習入門

森賀 新 木田 悠歩 須山 敦志


予約数: 2
予想待ち時間: 1か月程度
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【内容紹介】
確率的プログラミング言語を用いたベイジアンモデリングや機械学習のデータ解析手法を構築するための実践書。回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説する。

教養としてのコンピューターサイエンス講義-今こそ知っておくべき「デジタル世界」の基礎知識 第2版


教養としてのコンピューターサイエンス講義-今こそ知っておくべき「デジタル世界」の基礎知識 第2版
Kernighan,Brian W. 酒匂 寛


予約数: 4
予想待ち時間: 2か月程度
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【内容紹介】
ハードウェア、ソフトウェア、コミュニケーション、データ。仕事や生活、個人情報やプライバシーに大きく関わる、「デジタル世界」を支えるこれらのしくみと課題をやさしく説明する。プリンストン大学の人気講義を書籍化。

基礎から学ぶARKit


基礎から学ぶARKit
林 晃


予約数: 0
予想待ち時間: なし
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【内容紹介】
ARアプリを作るためのフレームワーク「ARKit」を使った、iPhone/iPad向けのAR開発を丁寧に解説する。サンプルデータのダウンロードサービスあり。

ディープラーニングを支える技術 2(Tech×Books plusシリーズ) ニューラルネットワーク最大の謎


ディープラーニングを支える技術 2(Tech×Books plusシリーズ) ニューラルネットワーク最大の謎
岡野原 大輔
Tech×Books plusシリーズ

予約数: 7
予想待ち時間: 4か月程度
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【内容紹介】
ディープラーニングの発展的な技術知識をまとめた解説書。ニューラルネットワークにおける大きな謎「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」をわかりやすく説明し、ディープラーニングや人工知能の課題を整理する。

Pythonによるディープラーニング(Compass Data Science)


Pythonによるディープラーニング(Compass Data Science)
Chollet,François 巣籠 悠輔
Compass Data Science

予約数: 3
予想待ち時間: 2か月程度
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【内容紹介】
詳細なコードと直感的な思考モデルを使って、機械学習とディープラーニングの中核的な概念を説明する。サンプルコードはPythonベースのディープラーニングフレームであるkerasに基づく。

図解まるわかりAIのしくみ


図解まるわかりAIのしくみ
三津村 直貴


予約数: 1
予想待ち時間: 1か月程度
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【内容紹介】
AIのしくみの概要部分を見開き1項目で解説。初歩的なアルゴリズムからデータ分析、ディープラーニング、その応用方法まで順を追ってイラストを交えて説明する。巻末に用語集も掲載。

Officeによるデータリテラシー-大学生のデータサイエンス


Officeによるデータリテラシー-大学生のデータサイエンス
松山 恵美子 黄 海湘 八木 英一郎 黒澤 敦子 石野 邦仁子 堀江 郁美


予約数: 1
予想待ち時間: 1か月程度
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【内容紹介】
大学生が、社会人基礎力として必要となる情報スキルを習得するためのテキスト。Windowsの基礎をはじめ、Word、Excel、PowerPoint、データベース、データサイエンスなどについて解説する。

スモールデータ解析と機械学習


スモールデータ解析と機械学習
藤原 幸一


予約数: 4
予想待ち時間: 2か月程度
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【内容紹介】
スモールデータ解析のための様々な手法を解説し、それらを現実の問題にどのように適用すればよいのかイメージできるようケーススタディを紹介。重要なアルゴリズムについては、Pythonのサンプルプログラムも掲載する。

深層学習 改訂第2版(機械学習プロフェッショナルシリーズ)


深層学習 改訂第2版(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

岡谷 貴之 杉山 将
機械学習プロフェッショナルシリーズ

予約数: 4
予想待ち時間: 2か月程度
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【内容紹介】
深層学習を俯瞰できるテキスト。ネットワークの基本構造から、学習の基礎となる確率的勾配降下法、誤差逆伝播法、異なるタイプのデータを扱うネットワーク、より発展的な学習方法、深層生成モデルまでを解説する。
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