実践で学ぶ人工知能

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商品説明
本書は、数式や専門用語の多いAI分野を、Pythonを用いた実践的な演習を通して段階的に学べるよう構成した入門書です。AIや機械学習を初めて学ぶ大学生をはじめ、データ分析やAIに関心のある方、画像認識・自然言語処理の基礎を学びたい方を主な読者として想定しています。
機械学習の基礎に始まり、自然言語処理と大規模言語モデル、画像処理から深層学習による画像認識、さらに最新のマルチモーダルAIまで、幅広いテーマを扱います。各章末の確認問題には模範解答をあえて用意せず、読者自身が試行錯誤しながらプログラムを動かし、体験的に理解を深め、実践力を身につけられるよう工夫しています。
目次
第1章 人工知能と機械学習の基礎
第2章 回帰モデルと評価
第3章 分類モデルと評価
第4章 モデルの改良とアンサンブル学習
第5章 数値データ分析プロジェクト
第6章 自然言語処理の基礎
第7章 単語の意味表現と分散表現
第8章 文書分類と感情分析
第9章 大規模言語モデルとTransformer
第10章 自然言語処理プロジェクト
第11章 画像処理と特徴抽出の基礎
第12章 畳み込みニューラルネットワークと画像分類の基礎
第13章 画像分類の発展手法と転移学習
第14章 最新の画像AIとマルチモーダル
第15章 画像認識プロジェクト
付録A プログラムの実行環境
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