今週のQiita技術書まとめ
2020年3月8日配信
AtCoder 版！マスター・オブ・整数 (素因数分解編)
お久しぶりです！ アルゴリズムと整数好きのけんちょんです！ 今回は俗に「数学ゲー」と呼ばれるタイプの問題のうち、整数について語ります。 【他シリーズ】 + AtCoder 版！マスター・オブ・整数 (最大公約数編)(
マスター・オブ・整数
第1部:中学上位生~高1・2年生が興味をもって無理なく取り組める系統別の問題演習。 第2部:整数、場合の数それぞれの重要手法のイメージ化に重点をおいて詳しく解説。 第3部:大学受験問題の系統だった解説。 第4部:興味深い問題・発展演習。 初歩・基本のレベルから発展的レベルまで幅広く解説。大学受験対策としては、第3部だけでも安心して試験場に臨める効果が期待できる。
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考…
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
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、数学を使ってイチ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...
文系でも仕事に使える統計学はじめの一歩
ＡＩ＆ＩｏＴ時代に適応する。直感よりもロジックで語る。想定外の解決策を見つける。１を聞いて１０を知る人になる。統計学のジャンルで一番やさして本を書きました。
つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。 ［本書で学習できるタスク］ 転移学習、ファインチューニング：少量の画像データからディープラーニングモデルを構築 物体検出（SSD）：画像のどこに何が映っているのかを検出 セマンティックセグメンテーション（PSPNet）：ピクセルレベルで画像内の物体を検出 姿勢推定（...
ゼロから作るDeep Learning 2
大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る！ コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで...
15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門
◆◆ PythonとKerasで基礎から一巡 ◆◆ 本書のゴールは自然言語、とりわけ日本語を扱うサービスや アプリケーションを開発できるようになることです。 そのために欠かせない「機械学習」と「深層学習」について、しっかり解説します。 ただし、難解な理論や数式は大胆にスキップ。 エンジニアの実務に役立つ知識に絞り、独自に15の学習ステップを体系化しました。 数値計算にNumPy、形態素解析にMeCab、機械学習にscikit-learn、ディープラーニングに Keras等を使い、Pythonのコードを記述し動かしていきます。 何らかのプログラミング経験のある方なら、無理なく読めると思い...
機械学習・深層学習による自然言語処理入門
本書は、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。 自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。 本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理する...
実践GAN
GAN（Generative Adversarial Networks）、敵対的生成ネットワークとはIan Goodfellowらによって生み出された機械学習技術の一種です。2つの分離したニューラルネットワークを使うことで、実物と見まごうほどリアルな画像を生成することを可能としました。 本書はGAN（敵対的生成ネットワーク）を学びたい方のために入門から実装まで、理論を交えつつ解説していきます。本書全体を通じてJupyter Notebooksを使い、実装はPython、Kerasで行っていきますがいくつかの章ではGoogle ColaboratoryのNotebooksを提供します。...
今すぐ試したい！機械学習・深層学習（ディープラーニング）画像認識プログラミングレシピ
私たちの日常生活で、人工知能が普通に使われる時代になりました。スマートフォンの顔認証、自動運転技術、SiriやAlexaのようなAI音声アシスタントなど身近な技術ばかりです。これからは機械学習や深層学習はエンジニアの基本教養となるかもしれません。本書は、機械学習や深層学習の分野から画像認識に重点をおいて、難しい数式をつかわず、図や写真を多用して解説する入門書です。必要な概念、用語、キーワードも網羅的に説明します。
Kaggleで勝つデータ分析の技術
データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。 そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最...
Python プログラミング ワークショップ - 超々入門編 Python実行環境編
本題の前に 位置付け・前提 本記事は、社内ワークショップ のために用意したものです。そのため、次の前提で進めることをご理解ください。 本ワークショップの目的 参加者が必要に併せて自学できる入口に立つ ことを目的とします。
2020年 Tableau を始めるための１２のステップ
<p style="text-align: left; line-height: 1.15;"<span style="font-size: 12pt; font-family: arial, helvetica, sans-serif;"こちらの記事は <span style="color: 1155cc; text-decoration: underline;"<a style="color:…
NewSQLのコンポーネント詳解
Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 今回記事は「2020年現…
科学技術網羅性確保用講座類一覧 統計(75)
購入した講座類および読破した講座類を一覧にし、体系分析の網羅性の方法を描写する。 現在、92冊分のURLを示している。 文学、数学など含め、購入した本で200冊あまり、図書館で借りて拝読した本で200冊あまりあり、400冊くらいの一覧にする予定です。 ご意見、ご感想、訂正などありましたら、コメント欄でお願いします。編集リクエストは、構造を変更している最中に、いただくと、構造が壊れることがあります。…
計算システム入門
オブジェクト指向の立場から計算システムとプログラミングの基礎概念を整理し、アセンブラによるプログラム作成の方法を系統的に解説する。さらに、入出力、ファイルなどのシステムプログラム、オペレーティングシステムについても実践的な説明を与えた。本書を一歩一歩読み進めば、計算システムの全容を完璧に理解することができる。
アルゴリズムとデータ構造
実際にプログラムを作る人の立場にたって、一般的なアルゴリズムとデータ構造の基本を解説する。アルゴリズムはできるだけ高速で、実用的なものを採用した。完璧に理解できるように、それぞれのアルゴリズムは動作原理からプログラミングの際の注意点・テクニック、計算時間まで、詳細に説明する。そのため図と具体的なプログラムを豊富に盛り込んだ。プログラムはＰａｓｃａｌで示し、主なものはＣ、Ｃｏｍｍｏｎ Ｌｉｓｐでも示した。
オペレーティングシステム
ＣＰＵスケジュリング、並行プロセス、主記憶管理、仮想記憶、ファイルシステムなどのオペレーティングシステムの基本機能を、資源の仮想化の観点から丁寧に解説する。その上で実際のシステムとしてＭＶＳとＵＮＩＸの要点を紹介する。読者が自払のレベルに応じて読み進められるように工夫し、プログラムは主にＣ言語で示した。オペレーティングシステムについて日本語で書かれた初の本格的な解説書。
有限要素法 事始め2 (1次元全体剛性マトリクスの作製)
今回の記事について 前回の記事( 1次元の有限要素法(全体剛性マトリクスの作製) 要素剛性マトリクスを結合し全体剛性マトリクスを作製 前回は物体の一つの要素に関して要素剛性マトリクス及び要素剛性方程式を作製しました。これを物体中のそれぞれの要素に対して立式していきます。ある要素iが節点j,kを持つとすれば、要素剛性マトリクス及び要素剛性方程式は、
