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本書では、階層型モデルと相互結合型モデルについて、具体的な実例を挙げ、理論的な解説とベーシック言語を用いたプログラムテクニックを記述し、Windows 7/Excel 2010で人工知能の一部を体験します。

本書は、原因帰属に関する情報処理モデルとバイアスについて、合理的・非合理的側面のメカニズムの解明と、2つの側面を統合する新しいモデルの構築に新しい知見を与える研究結果を記した1冊。

本書は捜索における目標分布推定とそれに基づく最適捜索の意思決定分析の理論を体系的にまとめたものである。捜索の各段階の情報蓄積による目標分布推定法を体系的に講述し、目標分布に基づく捜索の意思決定分析の各種のOR/SAの理論を概説した。

本書は捜索理論の目標分布推定、捜索センサー能力の定式化、捜索の確率特性の評価モデル、及び捜索の最適化理論について、基本的な理論モデルを体系的に論述したものである。

意思決定はシステムの複雑性や評価の多様性、将来の環境の変化等、多くの不確実性との闘いである。本書は意思決定の様々な不確実性を分析する各種の理論を体系的に解説したものである。応用統計の理論からOR理論まで、意思決定の不確実性分析に役立つ多種多様な理論が、数学モデルにまで踏み込んで解説されている。

本書は階層構造の基礎を流体力学の立場からまとめたものである。階層構造の横のつながりを重視し、階層を越えての横断的解説を試みた。

機械学習技術を使って異常検知をやってみたい人のための実用ガイド。異常検知に関わる技術の断片をただ羅列せず、実問題を解く上でぶつかる困難に立ち向かうための方法を体系的に解説する。

初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができる。WebでC言語プログラムを公開した。

平衡および非平衡の現代熱統計力学において、基本的であると一般に考えられているトピックスを大学院レベルで解説。統計物理学の全分野をカバーし、数理的にわかりやすく論理的にまとめた翻訳書。課題を多数掲載。

従来になかった画像処理アルゴリズム集として好評だった旧版を、近年の画像処理技術の進歩に対応して全面改訂。ディジタル画像処理アルゴリズムを集大成した、全ての研究者・技術者・実務家に必備の書。

「学習とはできるだけデータを圧縮できるような構造を見つけ出すことである」という指針の下、統一的に学習アルゴリズムを設計し、解析することを試みる。機械学習を貫くひとつの視点を提示する書。

情報理論の二大支柱である「情報源符号化」と「通信路符号化」の基本的事項をすべてカバーしながら、重要な事項を厳選して丁寧に解説し、コンパクトにまとめた「情報理論」の入門書。

情報・符号の基礎から誤り訂正までをまとめた入門テキスト．情報理論の工学的意味の説明から書かれていますので，目的意識をもって学べます． とかく数学的になりがちな内容なので，苦手意識をもつ方もいるかもしれません．本書の特徴である ・直観的な理解に役立つ豊富な図表 ・数式に頼らない，定性的な説明 により，初学者でも安心して学べます． 例題や演習問題を通して，理解力・計算力を深めることもできます．

情報通信工学のテキスト。情報通信サービスを提供する際に欠かせない品質保証技術を、電話網を例に解説。また、情報通信網の構築技術だけでなく運用およびセキュリティに関する主要技術などについても説明する。

情報通信系の学生が初めに学ぶ教科書。インターネット時代に生活する一般人が学習すべき情報通信技術の基礎およびブロードバンド通信などの常識を、コンパクトにわかりやすく解説した1冊。

通信とネットワークについて，一通りの基礎技術を解説したテキスト． 信号のディジタル化や伝送技術，多重化技術から，LAN，TCP/IP，携帯電話技術，VoIP，ネットワークサービスなど，物理層からアプリケーション層まで広範囲に扱います． 最近の話題である近距離無線やネットワークセキュリティはもちろん，一度は学んでおきたい従来の技術についてもふれます． できるだけ難解な式は避け，図表を使い平易に説明しました．また，各章に例題と演習問題を配置し，理解を容易にしています． 広範囲の基礎を学ぶことができる，初学者に最適な1冊です．

大学生が知っておくべき最低限の情報リテラシーを解説した教科書である。Windows10およびOffice2016に対応している。これらソフトの操作法はもちろんのこと，コンピュータのハードおよびソフト，情報通信ネットワークやセキュリティ等にも言及し，幅広い分野にわたって情報リテラシーを獲得できる。また，キーボードの入力方法やIMEの使い方等も詳しく解説し，知っていて当然と思われてきた部分も改めて確認できる。単なるソフトの操作法の説明にならないように，情報リテラシーに関して，広く学習できるよう配慮したので，Officeの操作法を知っている人であっても，一読すると，なるほどと思う部分が必ず出てくる本である。

情報の電子化と計算機システムのネットワーク化にともない、情報検索技術はネットワーク社会を支える基幹技術となりつつある。本書では、情報検索の基礎的な概念や理論を体系的に解説する。

ディジタルメディアの基礎を総合的に学ぶための教科書。SNSなどの新しいサービスを支える技術や社会への影響について学ぶ。

情報メディアに関する法を包括的かつ体系的に再編成し、インターネット時代のあるべき法体系を提言。20年前に通信・放送の融合を予言した著者が、これからのメディアのあり方を、法と経済の視点から示す。

いまや情報技術は仕事や生活に欠かせない．急速に変化する情報化社会に流されない，普遍的な知識の習得をめざした定評あるテキストの改訂版．情報理論やアルゴリズムから，AI，インターネット，情報機器のデザイン，技術と社会まで，すべての基本を一冊に凝縮．

あらゆるモノをつないで価値を創出! IoTシステム開発の実践的なノウハウが満載 工場の設備や自動車、建設機械など、様々なモノがインターネットにつながり、そこで収集したデータを分析・活用して、これまでになかったような価値を生み出す──。そんなコンセプトのもと、「IoT(Internet of Things)」への注目が高まっています。 ただしIoTシステムは、従来の企業情報システムとは、利用する技術やアーキテクチャーなどが大きく異なります。また、システムの要件をどのように決めるのかなど、開発のプロセスにも工夫が必要になるでしょう。 本書は、IoTシステムの開発に関わるITエンジニア必携の一冊です。IoTの基本を学びたいというITエンジニアはもちろん、実際にIoTシステムの開発をどのように進めればよいのかを知りたいというITエンジニアにも、実践的なノウハウを分かりやすく解説します。 第1章「IoTシステムの基本」では、IoTとは何かに始まって、IoTを構成する技術や製品、IoTプロジェクトの課題や進め方の工夫などを解説します。 第2章「事例でわかるIoTシステム開発」では、著者らが実際に取り組んだ事例を基に、IoTシステム開発のポイントを具体的かつ詳細に解説します。 第3章「IoTシステムのためのスキルと体制」では、IoTへの取り組みを進めるために必要なITエンジニアのスキルや複数の組織をまたいだパートナリングについて、調査結果や実例を挙げて説明します。 IoTについての必須知識を身につけ、IoTシステムの開発を成功に導くために、ぜひ本書をご活用ください。

画像電子学会が活動している全対象分野をカバーし、最先端技術を網羅するとともに、史料的価値の高いデータも収めたハンドブック。CD-ROMは館外貸出ならびに個人所有PCを持ち込める環境下での館内貸出不可。

ネットワークの基礎知識を、学部生レベルに合わせた内容、体裁、構成で解説。各章末に「調査課題」を収録し、より理解を深められる。検索サービスが広く普及した現代に即した、大学向けの教科書。

第1章にユビキタス構想の概要、第2章から第8章まで無線通信機器の設計に関する基礎的な理論や設計手法を述べ、第9章では新しいユビキタス無線通信機器の設計概念を述べる。

至近距離用無線ディバイスについて、その特性や無線工学の技術的基礎から応用技術、無線ディバイスの中でもその利用が期待されている非接触ICカードとRFタグ、課題までを網羅的に解説。

高周波の雑学と基礎知識アンテナのパラメータの定義アンテナの基本特性の解析給電線給電方法狭帯域アンテナの設計法短縮アンテナマルチバンドアンテナの設計法広帯域アンテナ電子回路とアンテナの融合回線設計アンテナの測定

機械学習のしくみを知りたいけど、数学は苦手… 専門書を読みたいけど、数式ばかりで挫折した… という人を「機械学習の世界」に導く，おすすめの1冊! 前半部では、機械学習・パターン認識の基礎を学びます。機械学習の理論を学習しようとすると、高度な数学の知識が必要と思われがちですが、本書は「パターン認識ってなに?」といった初歩の初歩からかみくだいて解説しています。もちろん初歩だけでなく、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンなどの重要トピックの理論的な側面まで、Scilab、Wekaを使ったパターン認識の演習を行いながら学ぶことができます。後半部では、HTK、Julius、MMDなどのフリーソフトを使いながら音声認識システムをつくっていきます。音声やテキストに対してパターン認識を適用する際は、隠れマルコフモデル・N-gramなどの言語モデルに関する難解な知識が必要になりますが、手を動かすと同時に理論面も学習することによって、音声認識にとどまらない「実際の認識に使える」知識が身につきます。 「学びはじめの1冊に最適」と評判の機械学習の定番入門書が、リカレントニューラルネットワーク・畳込みニューラルネットワークなど近年の技術動向を反映した解説を加えて第2版となりました。

音楽にとって極めて重要なピッチ(音高)を人間の神経がどのように符号化するのかを詳しく考察。事実と実験結果、推測に基づいた大胆な仮説を提案し、秀逸な知的エンターテインメントとして読むこともできるが、各分野の研究者には多くのヒントやテーマが潜んでいるだろう。神経生理学、音響心理学、音楽理論、物理・工学など、幅広い層の読者に興味深い本だと思われる。

現代の教養として，「ネットワークのしくみ」を学ぶ――10万人以上が受講した，大人気オンライン講座の書籍化! ・Googleはどうやって検索結果をランクづけしているのか? ・携帯電話やWiFiは，なぜ混信しないのか? ・Amazonでの星評価はどれほど信頼できるのか? ・特定のYouTube動画だけが大流行するのはなぜ? ・地球の裏側のサーバーにも接続できるのはなぜ? WiFiでネットにつなぎ，Google検索し，Amazonで見つけた商品をネットショップで買い，YouTube動画やオンライン講義を楽しむ……．現代人の日常を支えるそうした技術・サービスですが，その「しくみ」となるとほぼブラックボックス．理解したくても，いかにも複雑そうで，途方にくれてしまうのではないでしょうか． しかし，「ネットワーク」の視点から眺めてみたら? すると，幅広い技術・サービス・現象に共通する，普遍的なメカニズムが浮かび上がってきます．本書はそれらを「ネットワークの6つの原則」として整理し，さまざまな通信技術やウェブサービスがなぜうまく動き，どんなときに失敗するのかを見通しよく解説していきます． Google元CEOのエリック・シュミット氏をはじめ，現代の技術インフラを創り上げてきたパイオニアたちとの対談も収録．現代社会を支えるネットワークのしくみについて，歴史上のエピソード，直感的理解を助けるシンプルな数理モデル，アナロジーとイラストを豊富に交えて解説した，これまでにない入門書です． 本書はネットワークというタイトルがついているにもかかわらず，その扱う範囲は携帯電話，インターネットはもちろん，集合知や広告戦略などと幅広い．一見すると何の関係性があるのかわからないような話題が並んでいるが，しかしそれらの根底には，まさにタイトルにもあるとおりネットワークの威力が存在するのである．(東京大学准教授 鳥海不二夫氏による「解説」より) 『パワー・オブ・ネットワーク』は，現代の私たちの技術や社会を形成するネットワーク化の概念を，素晴らしく平易に解説している．ブリントンとチャンは，驚くべき明快さで，相互につながり合った私たちの生活のさまざまな側面が，いかにネットワークの理論によって照らし出されるかを示してくれる．(ジョン・マコーミック氏，『世界でもっとも強力な9のアルゴリズム』著者)

2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。5名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。

急激な変化に対応するディジタル情報の表現方法およびコンピュータ、インターネット、情報通信システムなどの情報通信技術の基礎を平易に解説。情報セキュリティの必要性やその基礎知識もあわせて説明する。

かな漢字入力、機械翻訳などの身近な技術から、期待高まる未来の応用まで、その理論と仕組みをコンパクトに解説。自然言語処理の難しさと面白さを味わえる、初学者に格好の入門書。

ネットワーク技術の原理と成り立ちを総合的に学ぶためのテキスト。ますます大きく複雑に成長する情報通信ネットワークの全体像を知るために、NGN、SDN、IPv6など、過去10年間の話題を盛り込んだ第2版。

電話とコンピュータのネットワークの統合を経て、情報通信ネットワークは新たな段階に入った。情報通信ネットワークの基本事項、最新のQoS、IP電話、NGNについて、「背景にある考え方」に焦点を当てて解説。

本書はチューリングの理論をもとに、コンピュータの原理やしくみから人工知能までを、わかりやすくていねいに解説しています。チューリングは現在のコンピュータサイエンスの基礎となる理論を作り上げた、とても重要な人物です。また、『知性を持つ機械』という論文やチューリングテストを考案するなど、人工知能の父とも呼ばれています。本書はこのチューリングの重要な理論を、できるだけわかりやすく楽しんで理解できるように、難しい専門用語を避け、ふんだんなイラストを用いて説明しています。コンピュータサイエンスの入門書として最適です。

多くの半導体企業が誕生したシリコンバレーは、今やハイテク企業の一大拠点となっている。本書では、シリコンバレーの誕生から、そこで活躍する人々や企業の歴史について、エピソードを交えて詳細に語る。

機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書! 深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。 【甘利俊一先生推薦】 「世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい」 【主な内容】 1 はじめに 2 機械学習と深層学習 3 ニューラルネット 4 勾配降下法による学習 5 深層学習の正則化 6 誤差逆伝播法 7 自己符号化器 8 畳み込みニューラルネット 9 再帰型ニューラルネット 10 ボルツマンマシン 11 深層強化学習 【機械学習スタートアップシリーズ】 本シリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして2015年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指す、注目の新シリーズです。 「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく!」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。 まず、以下の2点を同時に刊行いたします(^o^)/ 『これならわかる深層学習入門』瀧 雅人・著 『ベイズ推論による機械学習入門』須山 敦志・著/杉山 将・監修

強化学習は「ポストビッグデータ」の技術である! 人工知能，金融工学，ロボット制御，言語処理，生産現場やサービスの最適化，あらゆる分野に応用が広がる強化学習．十分なデータが与えられることが前提とされる他の機械学習法と異なり，「足りないデータを集めながら最適化すること」に力点を置く強化学習は，ビッグデータの先を行くための重要な技術となることが期待されます． 強化学習の「いま」を知り，「これから」を切り拓くための1冊． 本書では，この分野を代表する執筆陣が集い，強化学習の基礎・発展・応用を多面的に解説します． ・基礎：強化学習の動作原理と基本アルゴリズムを，初学者でも分かるように導入． ・発展：より複雑な問題に対処し，高度な研究に進むための，さまざまな発展的手法を解説． ・応用：マルチロボットシステムの制御，対話処理，医療データ分析，囲碁の対局など広範な応用例・研究事例を通して，強化学習の活用法を紹介．人間の行動や脳の動作を説明するモデルとしての理論・実験も解説． ――強化学習の基礎を学びたい方，発展的手法に触れたい方，応用可能性を一望したい方に最適な1冊!

機械学習の手法を紹介する入門書。数式だけではなく、イラストや図が豊富だから直感的でわかりやすい。MATLABのサンプルプログラムでらくらく実践。黄色本よりさきに読もう。