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画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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図解まるわかり 仮想化のしくみ
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OpenCVによる画像処理入門 改訂第3版 (KS情報科学専門書)
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図解・気象学入門 改訂版 原理からわかる雲・雨・気温・風・天気図 (ブルーバックス)
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行動経済学が勝敗を支配する 世界的アスリートも“つい”やってしまう不合理な選択
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できるCanva 仕事に活かせる!ノンデザイナーのための入門書 (できるシリーズ)
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画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ):
第1章 画像認識の概要
画像認識とは/画像認識の分類/クラス認識の手順/深い構造と浅い構造/物体検出/インスタンス認識と画像検索/画像認識の認識性能を向上させるには?/数学表記について
第2章 局所特徴
局所特徴とは/検出器/空間フィルタリング/基本的な検出器/ 回転やアフィン変換に頑健な検出器/記述子/検出器と記述子の組み合わせ
第3章 統計的特徴抽出
統計的特徴抽出とは/主成分分析/白色化/フィッシャー線形判別分析/正準相関分析/偏最小2乗法
第4章 コーディングとプーリング
コーディングとプーリングの概要/確率分布を利用したコーディング/局所特徴のコードワードによる再構築/多様体学習/特徴関数の線形内積によるカーネル関数近似/空間情報の活用
第5章 分類
分類とは/ベイズ決定則/識別関数/一般的な教師付き学習の枠組み/最適化/線形識別関数/確率的識別関数/局所学習/集団学習/分類結果の評価
第6章 畳み込みニューラルネットワーク
画像認識における深層学習/フィードフォワードニューラルネットワーク/畳み込みニューラルネットワーク/実装上の工夫/パラメータの最適化/畳み込みニューラルネットワークの例
第7章 物体検出
物体検出とは/物体領域候補の提案/線形分類器を用いた物体検出/集団学習を用いた物体検出/非最大値の抑制/畳み込みニューラルネットワークを利用した物体検出/物体検出の評価
第8章 インスタンス認識と画像検索
インスタンス認識/画像検索/画像検索の評価
図解まるわかり 仮想化のしくみ:
【目次】
第1章 仮想化の基本~仮想化の概要を知ろう~
第2章 サーバーの仮想化~プログラムを効率よく処理するしくみ~
第3章 ネットワークの仮想化~通信を分けたりつないだりするしくみ~
第4章 ストレージの仮想化~データの保管庫を効率よく使うしくみ~
第5章 デスクトップの仮想化~作業環境を集約し安全に効率的に使う~
第6章 仮想化による効用~クラウド環境で提供される仮想化サービス~
第7章 仮想化とDX~仮想化はこうしてDXに活用されている~
第8章 仮想化環境の操作~構成ファイルで仮想化環境を制御する~
第9章 仮想化環境の使い方~クラウド環境における仮想化サービスの使い方~
第10章 設計方法・移行方法と注意ポイント~落とし穴、トラブルシューティング、注意ポイントと引っ越し方法~
第11章 仮想化の運用~仮想化環境利用時に考慮すること~
第12章 仮想化の未来~現在の仮想化の課題と仮想化の動向~
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はじめての制御工学 改訂第2版 (KS理工学専門書)
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はじめての制御工学 改訂第2版 (KS理工学専門書):
>「この本が一番分りやすかった!」と大好評の古典制御の教科書の改訂版。オールカラー化で、さらに見やすく。より丁寧な解説で、さらに分かりやすく。章末問題も倍増で、最高最強のバイブルへパワーアップ!
講義01 制御とは
講義02 システムの数学モデル
講義03 伝達関数の役割
講義04 動的システムの応答
講義05 システムの応答特性
講義06 2 次遅れ系の応答
講義07 極と安定性
講義08 制御系の構成とその安定性
講義09 PID 制御
講義10 フィードバック制御系の定常特性
講義11 周波数特性の解析
講義12 ボード線図の特性と周波数伝達関数
講義13 ナイキストの安定判別法
講義14 ループ整形法によるフィードバック制御系の設計
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Zennに無料公開されているDocker入門教材。
図解を用いてわかりやすく解説されている。
初心者が絵で理解する Docker
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実践システム・シンキング 論理思考を超える問題解決のスキル (KS理工学専門書)
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DXビジネスモデル 80事例に学ぶ利益を生み出す攻めの戦略 できるビジネスシリーズ
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実践システム・シンキング 論理思考を超える問題解決のスキル (KS理工学専門書):
>・ロジカル・シンキングの落とし穴
問題解決のための思考技法として最も有名なのは、ロジカル・シンキング(論理思考)だろう。これは、対象を要素に分解し、問題を生む要素を特定し、その要素に働きかけることで解決をめざすものだ。このアプローチは、短期的には望んだ結果をもたらすが、長期的には思わぬ副作用を招く。働きかけた要素の変化が、別の要素を変化させてしまうからだ。ロジカル・シンキングには、要素分解の過程で要素間の相互作用を見失いやすい、という落とし穴がある。
・根本を見直すシステム・シンキング
真の解決のためには、特定の要素への働きかけでは不十分だ。要素間の相互作用がつくるシステムの構造をつくり変える必要がある。システム・シンキングは要素間の相互作用を重視し、問題の原因を特定の要素に押しつけず、システムの構造に原因を探す。だからこそ、システム・シンキングの実践はより根本的な解決への一歩になる!
第1章 基礎知識編:システム・シンキングを理解しよう
1.1 システム・シンキングとは何か
1.2 システム・シンキングはさまざまな問題に適用できる
1.3 システム・シンキングの3つのポイント
1.4 システムの振る舞いの6パターンを理解しよう
1.5 本章のまとめ
第2章 基礎技術編:因果ループ図を描いてみよう
2.1 因果とは何か
2.2 因果ループ図で用いる2種類の記述ルール
2.3 因果リンクを覚えよう
2.4 因果ループを覚えよう
2.5 効果的な因果ループ図を描くためのポイント
2.6 本章のまとめ
第3章 応用編:問題解決への具体的適用のプロセスを学ぼう
3.1 問題解決とは何か
3.2 システム・シンキングを用いた問題解決へのアプローチ
3.3 本章のまとめ
第4章 実践編:システム・シンキングゼミナール
4.1 イントロダクション
4.2 スパゲティー化した因果ループ図
4.3 時間軸分析
4.4 ステークホルダー分析
4.5 変数抽出
4.6 因果分析
4.7 仮説構築
4.8 本章のまとめ
第5章 発展編:システム・シンキングを定量化してみよう
5.1 定性分析から定量シミュレーションへ
5.2 ストック・フロー図
5.3 因果ループ図からストック・フロー図へ
5.4 ソフトウェアを用いたモデル構築
5.5 本章のまとめ
付録 システム・シンキングを用いた企業分析事例
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線形代数の計算を視覚的にわかりやすく説明したスライド
「線形代数計算の視覚化と行列5分解」
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解説動画
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・行列の見方: 4つ
・ベクトルの積: 2つ
・行列とベクトルの積: 2つ
・行列と行列の積: 4つ
・便利な応用パターン: 4つ
・行列の有名分解: 5つ
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Docker&仮想サーバー完全入門 Webクリエイター&エンジニアの作業がはかどる開発環境構築ガイド
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Docker&仮想サーバー完全入門 Webクリエイター&エンジニアの作業がはかどる開発環境構築ガイド:
>記述したコードやプログラムが本番環境で正しく動くのかは、Webクリエイターやエンジニアの重大な関心事です。コンテナは、サーバーやネットワークを仮想的に構築するための入れ物のようなもので、Dockerはそのコンテナを手軽に作成できるツールです。
本書は、コンテナや仮想化の基本的な仕組みを学びながら、Docker Desktopを使って各種サーバーを構築する方法を解説しています。Dockerは奥が深いツールですが、本書ではLinuxやWebサーバー、データベース、WordPressなどの設定ファイルを掲載して、それらの仮想サーバーをすぐに立ち上げられるような構成になっています。
すべての操作手順をステップ・バイ・ステップで丁寧に解説しているので、挫折することなく読み進められます。そのため、これまで仮想化技術などにハードルを感じて敬遠していたWebクリエイターや駆け出しのエンジニアが最初に読む本として最適です。
CHAPTER1 なぜ開発用サーバーが必要なのか?
CHAPTER2 コンテナとは一体何もの?
CHAPTER3 Dockerを使うための環境を構築しよう
CHAPTER4 Dockerを使った仮想サーバー構築に挑戦!
CHAPTER5 すぐに使えるDocker設定ファイル集
Appendix1 Dockerをさらに学ぶには
Appendix2 VSCode+Dockerで快適な開発環境を構築しよう
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デジタル庁が一般公開しているChatGPTの入門資料。
基本的な概念から応用上のTipsまでまとまっている。
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン
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「論文の書き方」が丁寧に解説されている。
卒論の書き方
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じわじわわかる機械学習 データ分析・AIアルゴリズムのなかみ
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教養としての「半導体」
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英単語 基本イメージ集中講義 (NHK出版新書)
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TOEIC L&R TEST リーディング速読構文100
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じわじわわかる機械学習 データ分析・AIアルゴリズムのなかみ:
>●一冊目に読みたい機械学習の超入門。数式なしで基礎がわかる!
本書は、機械学習の「なぜ?」から「どう使うか?」までを、この一冊で解き明かす「機械学習入門」です。
教師あり・なし学習といった基本から、PCA、t-SNE、UMAPによる次元削減、さらには最新のディープラーニング(CNN、RNN、Transformer)、強化学習まで、重要トピックを網羅。難解な概念も、豊富な図解と具体的な応用例を通じて、視覚的かつ実践的に、高校生でも理解できる平易な文体で理解を深めることができます。また、できるだけ数式は使わず、図解を中心に丁寧に基礎理論を解説しているため、数学が苦手な学生や新人ITエンジニアの方でも安心して読み進められます。モデル評価やデプロイ、倫理といった実践的側面にも触れ、この一冊で機械学習の全体像を把握し、次世代AIスキルの基礎を習得できる必携書です。
▼本書の構成
第1章 機械学習とは?
第2章 機械学習の手順
第3章 教師あり学習
第4章 ニューラルネットワーク
第5章 教師なし学習
第6章 強化学習
教養としての「半導体」:
>半導体開発の第一人者が、半導体業界の全体像と相関図、分野ごとの特徴と役割、注目技術と主力企業、半導体のしくみ、半導体のつくられ方(前工程・後工程)、半導体市場の歴史、熾烈な競争の行方など、知りたいことのすべてを一挙に解説します。
第1章 半導体メーカーから部材メーカーまで
ー半導体業界の相関図❶
第2章 台頭するファブレス、ファウンドリー
ー半導体業界の相関図❷
第3章 半導体はどこで何に使われているのか?
第4章 半導体はどんな歴史を辿ってきたのか?
第5章 そもそも「半導体」とは?
第6章 電子回路を構成する「半導体素子」とはどのようなものか?
第7章 集積回路(IC)とは何か?
第8章 集積回路はどのようにつくられる?
第9章 半導体産業の今後と日本の立ち位置
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データサイエンスに出てくる
距離・類似度のまとめ記事
towardsdatascience.com/17-ty…
・ユークリッド距離
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・キャンベラ距離
・チェビシェフ距離
・ミンコフスキー距離
・コサイン類似度
・ピアソン相関
・スピアマン相関
・マハラノビス距離
・標準化ユークリッド距離
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・ジャッカード係数
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オライリーの
"Natural Language Processing with Python"
は無料公開されている。
さらに、訳者が日本語で書き下ろした
(原著には無い)12章も無料公開されている。
pdf
researchgate.net/publication…
HTML版
nltk.org/book/
HTML版12章『Python による日本語自然言語処理』
nltk.org/book-jp/ch12.html
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東大が無料公開している統計学入門の講義動画(全13回)
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・データ構造
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・ファイルを用いたデータの読み書き
・基本的な描画
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・中心極限定理
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・基礎的な記述統計量とデータの集約
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使える!確率的思考 (ちくま新書)
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使える!確率的思考 (ちくま新書):
>ギャンブル、天気予報、ビジネスから人間関係まで、この世は不確かな事柄でいっぱいだ。私たちは、偶然に翻弄されながら、可能性の高さを見積もったり比較したりして、自らの行動を決断せねばならない。では、賢く適切な選択をするにはどうすればよいか?そこで強い味方となるのが「確率的思考」である。本書は、数字の苦手なわれらにも腑に落ちる平明な語り口で、確率のテクニックを駆使して考える術を伝授する。ツキの正体、統計数字のからくり、人づきあいやビジネスでの意思決定法など、魅力に富んだ事例満載で愉快に学べる一冊。
1 世界は不確実性に満ちている
(ツキに法則ってあるの?
確率法則ってなに?
確率だって使いよう)
2 データの眺め方ひとつで世界は変わる
(統計も見方ひとつでとっても面白い
標準偏差で統計の極意をつかむ
確率の日常感覚はゆがんでいる)
3 確率と意思決定
(ビジネスに役立つベイズ推定
人は、観測できない世界を見落とす
真似することには合理性がある)
不確実性下における選択の正しさとは何か
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ハーバード大学のコンピューターサイエンス入門コースは日本語版が無料公開されている
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Week0. イントロ
Week1. C言語
Week2. 配列
Week3. アルゴリズム
Week4. メモリ
Week5. データ構造
Week6. Python
Week7. SQL
Week8. HTML, CSS, JavaScript
Week9. Flask
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