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• 吉田 節
• インプレスR&D
• ￥2420

• 2021年02月26日頃
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本書は流行のPythonを用いてコンピュータをコントロールするインタプリタを作る方法についてやさしく、詳しく解説します。
コンピュータ言語の設計者はいったいどうやって言語を作ったのでしょうか。それに対する答えがこの本です。
本書ではコンパイラの世界では有名なlex（字句解析プログラムのソースを作るプログラム）など、他のライブラリには一切頼りません（使うのはPythonの標準的なライブラリのみ）。フルスクラッチで、つまり読者の力のみで、読者の書いたプログラム通りにコンピュータを動かすシステムを作ります。本書に沿って、説明を読み、実際にコードを入力しては実行して動作を確認、ということを繰り返してゆけば最後には小規模ですが確実に動く、自分で動作の理屈が分かっているインタプリタが完成します。
特別のライブラリを使うわけでもなくPython で普通にコーディングしているだけなので、できあがったインタプリタ（新しい言語）は実行速度という点ではあまり期待できません。しかし、今や多くの人がPython を使いますし、そのPython で「インタプリタをどうやって作るのか」理解できるのだと考えれば本書の意義は大いにあるでしょう。またC++など高速なコンパイラを使える読者ならば、本書で得た知識があれば高速なインタプリタを作ることができるでしょう。

• 十河 宏行
• 朝倉書店
• ￥3300

• 2019年01月30日頃
• 在庫あり
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作図しながらPythonを学ぶ〔内容〕準備／いきなり棒グラフを描く／データの表現／ファイルの読み込み／ヘルプ／いろいろなグラフ／日本語表示と制御文／ファイルの実行／体裁の調整／複合的なグラフ／ファイルへの保存／データ抽出と関数

• 飯塚泰樹/大森康朝/松本哲志/木村功/大西建輔
• 森北出版
• ￥2200

• 2026年03月30日頃
• 在庫あり
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Pythonを用いた，プログラミングの入門に最適なテキスト．
これ1冊で基礎をしっかり身につけられます．

●基本をおさえたコンパクトな構成
Pythonに備わった多くの機能から，繰り返しや条件分岐，リストの操作など，まずおさえるべき基本事項を厳選して解説しています．
プログラミングをするうえで重要なポイントを効率よく学べます．

●豊富なプログラム例と練習問題
たくさんのプログラムに触れて手を動かすことで，プログラミングの力がつきます．
リストの代入や再帰など，初学者がつまずきやすいポイントもていねいに解説しています．

●データサイエンスへの足掛かりに
Numpy，pandas，Matplotlibなど，データ分析や科学計算でよく使う基本的なライブラリを紹介しています．
さらに，scikit-learnライブラリを用いた機械学習も体験できます．
これからデータサイエンスを学び始める方におすすめです．

【目次】
第1章　プログラミングの第一歩
第2章　使ってみよう
第3章　文字列・リスト・タプル　-数値以外のデータ入門
第4章　if文　-条件で分ける
第5章　for文　-決まった回数の繰り返し
第6章　乱数　-毎回違った数を得る方法
第7章　while文　-決まっていない回数の繰り返し
第8章　リスト自由自在　-たくさんのデータを扱う方法
第9章　関数　-プログラムを部品化する
第10章　再帰呼び出し　-アルゴリズム入門
第11章　NumPy, pandasライブラリ　-数値計算やデータ処理
第12章　Matplotlibライブラリ　-グラフを描こう
第13章　scikit-learnライブラリ　-人工知能入門

付録A　課題に挑戦
付録B　Python重要事項メモ
付録C　リファレンス

• 金城俊哉
• 秀和システム
• ￥3080

• 2023年02月01日
• 在庫あり
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• 5.0(1)

Microsoftが開発しているWindows、Linux、macOS、web用のソースコードエディタVisual Studio Codeの解説書となります。テキストエディターでありながら機能を拡張することで各言語に対応したコンパイラーやデバッガーを搭載することができます。しかも自分が使う言語に合わせた拡張が可能で、機能を追加しても軽快に動作します。
本書では操作方法の解説、実用的なアプリの開発についてを紹介し、VSCodeを便利に使うことをテーマにしました。

Chapter1　Visual Studio Codeの導入
Chapter2　VSCodeの基本操作
Chapter3　HTML/CSS/JavaScriptによるフロントエンド開発
Chapter4　VSCodeでPythonプログラミング
Chapter5　Djangoを用いたWebアプリ開発
Chapter6　VSCodeからGit、GitHubを使う
Chpter7　Jupyter Notebookを用いた機械学習
Chapter1　Visual Studio Codeの導入
Chapter2　VSCodeの基本操作
Chapter3　HTML/CSS/JavaScriptによるフロントエンド開発
Chapter4　VSCodeでPythonプログラミング
Chapter5　Djangoを用いたWebアプリ開発
Chapter6　VSCodeからGit、GitHubを使う
Chapter7　Jupyter Notebookを用いた機械学習

• 鈴木たかのり/清原弘貴
• 技術評論社
• ￥2640

• 2017年09月
• 在庫あり
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• 3.67(4)

Ｐｙｔｈｏｎの特徴、言語の基本、開発環境の準備、チーム開発、まずは押さえておきたい技術。仕事でＰｙｔｈｏｎを使うならまず知っておきたいことを１冊にまとめました。

• キャロル・ヴォーダマン　他
• （株）創元社
• ￥1540

• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

カラフルなイラストと少しずつ順番に進めていくていねいな解説で、プログラミングの基本からゲームの作り方まで、はじめての人でも楽しみながらプログラミングを覚えることができます。この本1冊で、スクラッチとPython（パイソン）という2つのプログラミング言語の使い方がわかります。プログラミングを学んで、君だけのオリジナルゲームを作ったり、未来のプログラマーをめざそう！　すべての漢字にふりがなつき。

• Tariq Rashid/新納　浩幸
• マイナビ出版
• ￥2959

• 2017年04月28日頃
• 在庫あり
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• 3.0(3)

ニューラルネットワークで使われる数学の最もやさしい入門書
ー さらにコンピュータ言語Pythonを使って自分自身で作ってみよう！

本書はニューラルネットワークで必要となる数学について、一歩一歩、旅する気分で触れていきながら、コンピュータ言語：Pythonを使いニューラルネットワークを自作します。今日ニューラルネットワークは深層学習と人工知能の重要な鍵であり、大きな実績をあげています。しかし、実際にニューラルネットワークがどのように機能するかを本当に理解している方は極少数でしょう。

本書では極カンタンなところからスタートし、ニューラルネットワークがどのように機能するかを理解していくーゆっくりと楽しい旅のお手伝いします。
読者の方には中学・高校で学んだ以上の数学の知識を必要としません、本書を通して微積分へ入門することも可能です。
本書の目的はできるだけ多くの読者に・できるだけ理解しやすくニューラルネットワーク自作をお手伝いすることです（さらに発展した課題が欲しい読者には、既にたくさんの教科書があると思います）。

Pythonでコードを作成し、独自の畳み込みニューラルネットワークを作成。「手書きによる数字」を認識してみます。

Part 1は数学的考え方に関するものです。我々は、ニューラルネットワークの基礎となる数学的考え方を、多くのイラストや例を使って丁寧に紹介していきます。

Part 2は実践編です。人気があり習得しやすいプログラミング言語：Pythonを紹介しつつ、人間が手書きした「数字」を認識し、容易に実行できるニューラルネットワークを構築していきます。

Part 3では、これらのアイデアをさらに拡張。シンプルなアイデアやコードを使用し、認識率98％のニューラルネットワークへと改良を進めます。自分で書いた手書き文字でニューラルネットワークをテストし、さらに"制作者の特権"を活かしミステリアスなニューラルネットワークの心の中を覗き見してみよう。

最後に制作物をRaspberry Piで動かしてみます。
本書で紹介するすべてのコードは、Raspberry Piで動くことを確認しています。
イントロダクション:本書の対象者 / この本で何ができるが / どのようにして行うのか
Part 1:どうやって動くのか
Part 2:Pythonでやってみよう
Part 3:さらに楽しもう
付録 A:とってもやさしい微積分入門
付録 B:Raspberry Piでやってみよう

• 大曽根 圭輔/関 喜史/米田 武
• 翔泳社
• ￥3520

• 2019年05月24日頃
• 在庫あり
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【概要】
人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。
本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。
機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。
データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。

【読者対象】
人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者


【著者】
大曽根 圭輔（おおそね・けいすけ）
筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。
2012年に株式会社サイバードに入社し、データ分析部門立ち上げ等を担当。
2015年に株式会社Gunosyに入社、アルゴリズム開発やユーザ行動分析、グノシー事業の責任者を担当。
データ可視化が好きで、業務外の活動で「STAT DASHグランプリ2016」総務大臣賞、第14回日本統計学会統計教育賞などを受賞。

関 喜史（せき・よしふみ）
富山商船を卒業後、東京大学工学部に編入学。同大学院工学系研究科博士課程修了。博士（工学）。
2011年度未踏OB。未踏ジュニアPM。
大学院在籍中にGunosy（グノシー）を共同開発し、2012年に当社創業。
創業期からニュース配信ロジックの開発を担当し、現在は研究開発に従事。2017年度言語処理学会論文賞受賞。
推薦システム、ユーザ行動分析が専門。

米田 武（よねだ・たけし）
1992年生まれ。2015年3月筑波大学理工学群数学類卒業、2017年3月大阪大学大学院理学研究科数学専攻修了。
修士（理学）。Certified Kubernetes Application Developer（CKAD）。AWS Summit Tokyo2018 登壇。
2017年4月に株式会社Gunosyにデータ分析エンジニアとして新卒入社後、
現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。

• 上田 隆一
• 講談社
• ￥4730

• 2019年10月27日頃
• 在庫あり
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• 0.0(1)

◆◆日本機械学会教育賞　受賞（2020年度）！！◆◆
僕たちは、こんな本を待っていた。

Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』（マイナビ）の翻訳者であり、
同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書！
　
・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル！
・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる！
・コードはGitHubで全部公開！

【第1章「はじめに」より抜粋】
　本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。
　筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために（実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために）、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。

【主な内容】

第1部　準備
第1章　はじめに
第2章　確率・統計の基礎
第3章　自律ロボットのモデル化
第4章　不確かさのモデル化

第2部　自己位置推定とSLAM
第5章　パーティクルフィルタによる自己位置推定
第6章　カルマンフィルタによる自己位置推定
第7章　自己位置推定の諸問題
第8章　パーティクルフィルタによるSLAM
第9章　グラフ表現によるSLAM

第3部　行動決定
第10章　マルコフ決定過程と動的計画法
第11章　強化学習
第12章　部分観測マルコフ決定過程

付録A　ベイズ推論によるセンサデータの解析
付録B　計算

• 株式会社システム計画研究所
• 株式会社オーム社
• ￥2860

• 2016年11月30日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.0(3)

初心者でもPythonを用いて機械学習が実装できる！
本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術のうち機械学習について、入門的知識から実践まで、できるだけ平易に解説する書籍です。「解説だけ読んでもいまひとつピンとこない」人に向け、プログラミングが容易なPythonにより実際に自分でシステムを作成することで、そのエッセンスを実践的に身につけていきます。
また、読者が段階的に理解できるよう、「導入編」「基礎編」「実践編」の三部構成となっており、特に「実践編」ではシステム計画研究所が展示会「Deep Learning実践」で実際に展示した「手形状判別」を実装します。
第1部 導入編
　1章　はじめに

第2部　基礎編
　2章　機械学習
　3章　分類問題
　4章　回帰問題
　5章　クラスタリング

第3部 実践編
　6章　手形状判別
　7章　センサーデータによる回帰問題

Appendix　作って理解する機械学習

• 齊藤 貴義
• インプレスR&D
• ￥2420

• 2020年09月04日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

【2022年4月に内容を改訂しました】本書ではPythonを使ったWebスクレイピングテクニックについて解説します。いろいろなことをPythonで自動化していきましょう。日本の主要なサービスを題材に、スクレイピングでデータを取得する方法と、そのデータを元に分析や可視化していく手法を紹介していきます。スクレイピング環境の構築、スクレイピングを行うにあたって便利なライブラリの選定、ターゲットとなるWebサービスの選定、データ分析の手法など、初心者にもわかりやすく解説しています。

• 津田博史/嶋田康史
• 朝倉書店
• ￥3960

• 2018年06月04日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.0(1)

金融データを例にディープラーニングの実装をていねいに紹介．［内容］定番非線形モデル／ディープニューラルネットワーク／金融データ解析への応用／畳み込みニューラルネットワーク／ディープラーニング開発環境セットアップ／ほか

• 川瀬 雅也/松田 史生
• 近代科学社
• ￥2750

• 2021年12月17日頃
• 取り寄せ
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(1)

統計処理は科学的評価に必須のツールとなっていますが、統計学には独特の概念があり、統計学に馴染みのない分野では解析や評価の場面で誤解・誤用をしてしまう場面があります。またRやPythonといった統計処理に有用な各種ソフトウェアも、使う側が正しい解釈をできなければ誤った結果を招くことがあります。そこで「統計解析をしたいけれどうまく実践できない、途中で挫折してしまった」という方々の一助となるため、日本生物工学会誌で連載された記事を再編・加筆し単行本いたしました！　本書では、ありがちな統計解析の失敗の具体例を挙げてその解決法を解説・解析手順を実行する簡単なRおよびPythonスクリプトを記載・モジュールの活用を調べる方法を紹介しています。最後までたどり着くことを重視して読みやすい登場人物の会話形式にしていることから、バイオ研究における統計解析の初心者にもおすすめの内容となっています。
第1部　Rを使って統計解析を行おう
第1章　平均値にご注意を
第2章　正規分布を極める
第3章　データの数はいくつ必要？
第4章　平均の差の検定の使い方
第5章　正しい統計記述とは？
第6章　外れ値にご用心
第7章　多重比較って何？
第8章　χ2検定の使い方？
第9章　相関と相関係数
第10章　単回帰は難しい
第11章　誤差の伝播
第12章　直交表と重回帰分析

第2部　Pythonでも統計解析を行えるようになろう
第13章　Python？
第14章　Python の文法　分岐と繰り返し
第15章　Pythonによる統計入門1
第16章　Pythonによる統計入門2
第17章　主成分分析その1，方法のおさらい
第18章　主成分分析その2，結果を解釈する
第19章　偽反復
第20章　階層クラスター分析はちょっときまぐれ
第21章　微妙な時のしきい値が肝心
第22章　深層学習，すぐできます

第3部　統計解析の基本を見直そう
第23章　p値とサンプルサイズ
第24章　統計処理の落とし穴

• Pythonサポーターズ
• 技術評論社
• ￥3520

• 2013年04月
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 2.5(5)

Ｐｙｔｈｏｎのセオリーを徹底解説。基本からネットワーク・デスクトッププログラミングまで最新の技術を完全網羅。

• 我妻 幸長
• 翔泳社
• ￥3850

• 2024年10月11日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

ブラウザ上でＰｙｔｈｏｎを動かしながら定番の人工知能技術の基本を学べる。

• 西住　流
• 工学社
• ￥2530

• 2021年09月25日頃
• 取り寄せ
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「機械学習」（machine learning）とは、人間が経験的に行なっているさまざまな学習活動を、コンピュータで実現するための技術です。
　本書では、機械学習のさまざまなアルゴリズムの、「原理」と「計算式」を解説。
　また、「scikit-learn」「Keras」※などのライブラリを使った実装や、応用例として「Webアプリ化」の方法も解説しています。
※scikit-learn（サイキット・ラーン）：オープンソースの機械学習ライブラリ。どんなアルゴリズムでも同じような書き方が可能。
Keras（ケラス）：オープンソースの「ニューラル・ネットワーク」用ライブラリ。他のライブラリ上で動作し、それらのライブラリより簡単に使える。
第1章 機械学習の原理
1.1 「機械学習」とは
1-2 【教師あり学習（回帰）】 線形回帰（単回帰・重回帰）
1-3 ロジスティック回帰
1-4 【SVM】「サポート・ベクター・マシン」の原理と計算式
1-5 「ニューラル・ネットワーク」 基本原理と「単純パーセプトロン」の学習計算
1-6 【ニューラル・ネットワーク】 「多層パーセプトロン」（MLP）の原理と計算式
1-7 【深層学習入門】 「ディープラーニング」のアルゴリズムと原理
1-8 【CNN】「畳み込みニューラル・ネットワーク」の原理と仕組み
1-9 【強化学習入門】原理とアルゴリズム
1-10 【k-means法】クラスタリングの原理と計算式
1-11 【Python/NumPy】コサイン類似度の計算
1-12 【Python】「DTW」（動的時間伸縮法）で サンプル数が異なる「時系列データ」の類似度計算
第2章 機械学習の実装
2-1 開発環境の構築 (Python、Scikit-learn、Keras)
2-2 【Python/scikit-learn】「重回帰分析」の使い方（過学習の改善・防止）
2-3 【Python/scikit-learn】「ロジスティック回帰」の使い方（L1・L2正則化で過学習の改善・防止）
2-4 【Scikit-learn】「サポート・ベクタ・マシン」(SVM)で教師あり学習（分類器作成）
2-5 「ニューラル・ネットワーク」の実装
2.6 ディープラーニングの実装
第3章 応用例ーーWebアプリ化
3-1 【Python】「flask」のインストール
3-2 画像分類アプリ作成
3-3 【Python/Flask】作成したアプリを「Heroku」で公開する方法（Windows、Mac編）

• 牧野 浩二/西崎 博光
• 株式会社オーム社
• ￥3080

• 2018年08月11日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.0(2)

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

• Jacqueline Kazil/Katharine Jarmul/嶋田 健志/長尾 高弘
• オライリー・ジャパン
• ￥4070

• 2017年04月26日頃
• 在庫あり
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• 4.0(1)

Pythonでデータを扱うための実用的な知識とテクニックを網羅！
タイトルのラングリング（wrangling）とは牛を集めるという意味です。牛を集めてうまく操るカウボーイのように、データを自在に操るためのスキルを身につけた「データラングラー」になろうというコンセプトのもと、データ収集、処理、分析、利用に関わるTIPSとサンプルを豊富に掲載。例題を通じて、効果的なデータの取得、クリーニング、分析、プレゼンテーション方法などを身につけることが可能です。自動化やスケジューリング、大規模データセットの処理、魅力的なストーリー付けの方法なども紹介。脱Excelを図りたいExcelユーザが、スキルアップのために読む本としても最適です。

• Alice Zheng/Amanda Casari/株式会社ホクソエム
• オライリー・ジャパン
• ￥3300

• 2019年02月23日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.33(4)

機械学習や人工知能の性能を決める特徴量作成・変換／選択について詳述した書籍！
本書は、機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍です。内容としてはそれほど難しくないため、機械学習を学んでいる人が特徴量エンジニアリングについて学びはじめる書籍として最適です。

• 行木　孝夫
• 数理工学社
• ￥1925

• 2021年08月24日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
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本書はC言語やJava言語など手続き型の高水準言語による計算機プログラム作成を学習した読者が数値解析を実際に必要とする場合の入門書．必要な数学的背景を示し，C言語によってプログラム例を与えた．他にMaximaとPythonも紹介．段階を踏んでプログラムを提示するなど分かり易くまとめられた好個の教科・参考書．
数値解析とは／方程式を解く／補間／数値積分の初歩／常微分方程式／連立一次方程式／非負成分行列の最大固有値／並列処理入門／数式処理システムMaximaを使う／Pythonと数値計算