PENTAX K-70基本＆応用撮影ガイド＞△★170 - SNB

情シス内側からの報告 伊東途雄 文芸社アイティー ト ワタシ ノ ヨンジュウネン イトウ,ミチオ 発行年月：2020年02月 予約締切日：2020年01月15日 ページ数：168p サイズ：単行本 ISBN：9784286212746 本 パソコン・システム開発 その他

秀和システム

KS情報科学専門書 八谷 大岳 講談社キカイガクシュウスタートアップシリーズ ゼロカラツクルパイソンキカイガクシュウプログラミングニュウモン ハチヤ ヒロタカ 発行年月：2020年08月31日 予約締切日：2020年08月30日 ページ数：368p サイズ：単行本 ISBN：9784065206126 八谷大岳（ハチヤヒロタカ） 博士（工学）。2009年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士後期課程修了。現在、和歌山大学大学院システム工学研究科講師。理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。株式会社サイバーリンクス技術アドバイザー（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章　機械学習とは何か／第2章　Python入門／第3章　数学のおさらい／第4章　回帰分析／第5章　分類／第6章　カーネルモデル／第7章　ニューラルネットワーク／第8章　強化学習／第9章　教師なし学習 とりあえず動かせたけど、実は中身がさっぱりわからない。思ったほど良い性能が出ないけど、原因がさっぱりわからない。既存のアルゴリズムに新しい機能を追加したいけど、どこから手をつければよいのか、さっぱりわからない。こんなときに読んでほしい。 本 パソコン・システム開発 プログラミング プログラミング入門 パソコン・システム開発 その他

【中古】(未使用品)徹底解説HTML5APIガイドブック ビジュアル系API編【メーカー名】【メーカー型番】【ブランド名】秀和システム 電気・通信, Web構築・管理 羽田野 太巳: Author【商品説明】徹底解説HTML5APIガイドブック ビジュアル系API編初期不良に関する返品 商品到着から7日間以内に初期不良が発生した場合のみ、返品をお受けいたします。 お客様都合のキャンセル・返品 イメージと異なる、必要でなくなった等の理由によるキャンセル・返品は一切お受けしておりません。 商品画像について 掲載されている写真は代表画像です。実際の商品とは異なる場合がありますので、予めご了承ください。 在庫状況について 他のモールでも販売しているため、ご注文のタイミングによっては商品がご用意できない場合があります。 その場合、キャンセルのご連絡をさせていただきます。 上記ご理解の上、お買い求めいただけますようお願い申し上げます。 ご注文からお届けまで1．ご注文　　ご注文は24時間受け付けております 2．注文確認ご注文後、注文確認メールを送信します 3．在庫確認　多モールでも併売の為、在庫切れの場合はご連絡させて頂きます。　 ※中古品は受注後に、再メンテナンス、梱包しますのでお届けまで4〜10営業日程度とお考え下さい。 4．入金確認　前払い決済をご選択の場合、ご入金確認後に商品確保・配送手配を致します。 5．出荷 　配送準備が整い次第、出荷致します。配送業者、追跡番号等の詳細をメール送信致します。 6．到着　出荷後、1〜3日後に商品が到着します。 　※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。0

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＜p＞業務へのAI導入が本格化するなか、「AIの説明責任」ーー即ち、AIの出す推論結果に根拠を示せないことが問題になっています。その解決策としてXAIが注目され、様々な実装コードが公開されていますが、研究者向けの論文が多く、ビジネス現場の実情に即した技術解説は見当たりません。「AIの説明責任」はエンジニアとビジネスパーソンの双方にとって喫緊の課題であるにもかかわらず、基本認識を共通化できるような網羅的・体系的な整理を欠くのが実情です。＜br /＞ 本書はXAIについて、背景から個別技術までを体系的に学び、いくつかの主要ライブラリを試しに動かしながら、実務適用に向けた知識を習得できる待望の解説書です。＜/p＞ ＜p＞●前提とする知識やスキル＜br /＞ ・機械学習の概要を理解している方（入門書を2〜3冊読んだ程度で可）＜br /＞ ・AI開発／導入の実務経験はないけれど、実用化に向けた課題を知りたいという方＜br /＞ ・Pythonのコードを書ける、少なくとも写経はできる方＜br /＞ ・何らかのプログラミング言語に触れ、変数や構文くらいは理解している方＜br /＞ ・高校程度の数学の知識。簡単な関数やベクトル演算、集合演算等の数式表現に強い抵抗のない方＜/p＞ ＜p＞●本書で獲得できる知識やスキル＜br /＞ ・「AIの説明責任」について、重要性や課題を説明できるようになります。＜br /＞ ・AIの業務適用では、誰にどのような「説明」が求められ、現在のXAIで何が可能か解ります。＜br /＞ ・XAIによる「大局説明」と「局所説明」の使い分けができるようになります。＜br /＞ ・各種のXAIの狙いや動作原理を平易な数式で把握。主な手法の得手／不得手、扱うデータや解くべき問題の違いが解ります。＜br /＞ ・各種XAI技術を俯瞰し、説明相手や性能要件、データ特性、AIのアルゴリズム等に応じて、手法選定にあたりをつけることができます。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

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