AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 Software Design plusシリーズ | 誠品線上

AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 Software Design plusシリーズ

內容簡介

內容簡介 機械学習はAI(人工知能)の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材(本書ではAIエンジニアと呼称します)がますます求められます。機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム(動作原理)を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。(アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、)まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。

作者介紹

作者介紹 清水琢也清水 琢也(しみず たくや)電通国際情報サービス X(クロスイノベーション)本部・オープンイノベーションラボ、AIテクノロジー部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の社会課題への応用、研究開発、およびデータ解析業務を担当。関西学院高等部、関西学院大学理工学部を経て、関西学院大学大学院、岡留研究室にて確率的生成モデルの研究に従事。2016年4月より現職。・GitHub: https: github.com shimitaku小川雄太郎"小川 雄太郎(おがわ ゆうたろう)電通国際情報サービス X(クロスイノベーション)本部・AIテクノロジー部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発、コンサルティング、ソリューション開発、産学連携に従事。明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年に博士号(科学)を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職。本書のほかに、『つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング』(マイナビ出版、2019年7月)なども執筆。・GitHub: https: github.com YutaroOgawa・Qiita: https: qiita.com sugulu"""

商品規格

活動

• 6/20前 全站滿$3,000享9折
• 6/20前 外文日｜單筆滿$1,200享9折
• 6/20前 全站滿$1,500享92折