Amazon Web Services基礎からのネットワーク＆サーバー構築改訂４版
積読にしてます。AWS以前にインフラやネットワークの知識が足りないと思っているので、こちらで勉強したいです。
★AWSを実機代わりにインフラ技術が学べる！
・「自分でネットワークやサーバーを構築できるようになる」。これが本書の目的です。
・インフラを学習するとき、実際に触ってみるのが一番ですが、従来は物理機器がないと学べませんでした。しかし、今はクラウドがあります。本書では、代表的なクラウドサービス「Amazon Web Services」を実機代わりにインフラを学べるようにしてます。インフラを学びたい若手技術者にも、インフラを学び直したいアプリ開発者にもオススメです。
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最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング
積読中。わかりやすいと評判の「赤石本」です。パラパラ読みましたがわかりやすそうな感じでした。
人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。
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初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます!
（本書掲載のコードは、2023年3月にリリースされたPyTorch 2.0でも、そのまま動作します）
最新Pico W対応！ラズパイPico完全ガイド
電子工作楽しいですよね〜わたしもまたなにか作ってみたくなったので、ちょっと読んでみようかな。
注目のマイコンボード「Raspberry Pi Pico」と各種電子パーツを組み合わせれば、個人でもこうした高度な制御を伴う電子工作の作品を生み出すことが可能です。
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マイコンボードに初めて触れる初心者から、さまざまな電子パーツの動かし方や実用工作の方法論などをまとめて知りたい中級者以上の人まで、Raspberry Pi Picoを使った電子工作の知識を余すところなく収録しています。
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
安心と信頼の「赤石本」！積読にしてます。わかりやすいはず。
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、
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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。
ディープラーニングAIはどのように学習し、推論しているのか
MOFUイチオシ！これ以上わかりやすい説明はないのではないか。
以前書評を書いてます。【書評】『ディープラーニングAIはどのように学習し、推論しているのか』〜これぞ誰でもわかるディープラーニング。はじめの一冊として激推し！
本書は、ディープラーニングの仕組みを基礎から解説した、初心者向けの書籍です。本書のタイトルにある「ディープラーニングAI」とは、ディープラーニングという手法を用いたAIを指します。
「ディープラーニングは一体どんな仕組みなのか？」
「なぜそんなに賢いのか？」
「今までのAIの手法と何が違うのか？」そうした疑問に、本書は丁寧に答えようと企画されました。
エンジニアを目指す学生のみならず、一般社会人にとっても、「ディープラーニングの“はじめの一歩”」となる内容となっています。
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金融AI成功パターン
積読にしてます。金融系のプロジェクトに関わることになったら読む予定。ノウハウがよくまとまっているようです。
本書では、データサイエンスの知識やプログラミングスキルがなくても、手順を追っていけば金融成功AIパターンを身に付けられるように工夫しています。読むのに必要な前提知識はあまりなく、AutoMLさえ使えればパターンを習得できます。これから金融機関で働くデータサイエンティストにとっては、金融機関でAIがどのように活用されるのかが具体的に分かるようになっています。金融AI分野での活躍を志す技術者に読んでもらいたい１冊です。
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最強のデータ分析組織
既読。企業内データサイエンティストの仕事の進め方・組織の作り方がよく分かる本でした。
データサイエンティストを目指す人、社内でデータ分析組織に携わる人、
これから同じような組織を作りたい人、イノベーションや業務改革を成功させたい人に！日経情報ストラテジーが選ぶ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」の初代受賞者である、大阪ガスの河本薫氏による待望の2冊目となる本。同氏が所長を務めるデータ分析組織「ビジネスアナリシスセンター」の生い立ちから数々の失敗、乗り越えてきた壁、そして分析組織のリーダーに求められる信念と行動を初告白します。
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「強化学習」を学びたい人が最初に読む本
積読してます。強化学習全然やったことないので、勉強したい。
●強化学習の難解な理論をやさしく解説
難しい用語や数式は、高校数学の知識があれば理解できるように一歩一歩説明します。教師あり学習やニューラルネットワークなど、機械学習の前提知識も解説しています。●画面上のロボットを動かすことで直観的に理解
強化学習の問題や学習結果は、画面上のロボットが動くアニメーションで確認できます。プログラムを実行するための環境構築や操作方法の説明があるので、すぐに動かすことができます。●Pythonで強化学習のプログラムを改良
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サンプルプログラムは軽量で、一般的なPC（GPUなどが装備されたPCは不要）で動かせます。強化学習のライブラリは使用せずに実装されており、ブラックボックス化されていないのでアルゴリズムがよくわかります。本書では、サンプルプログラムを自分で改良するためのポイントや、Pythonの基本、主要ライブラリ（NumPy、matplotlib、OpenCV、TensorFlow）の一部の使い方を紹介しています。
さわって学ぶクラウドインフラ docker基礎からのコンテナ構築
読了。業務でDockerが必要になったときに一気に読みました。記述もわかりやすいですし、すぐに実践に応用できてよかったです。データサイエンティストも開発はコンテナ上で行うことも多いので、身につけておきたい知識の一つ。
本書では、Dockerのインストール方法に始まり、基本的なWebサーバーを起動させるところから、永続化、ネットワーク、コンテナイメージへと順番に学ぶことができます。さらに、複数のコンテナを使うことを想定し、「Docker Compose」や「Kubernetes」についても学習できます。Kubernetesは学習ツールとして「Minikube」を用い、最終的に「Amazon EKS」でコンテナを実行するはじめの一歩までを説明します。
新しい技術の習得は、想像している以上に難しいものです。理解できていない状況でやみくもに技術に触れても、迷子になるばかり。本書では「迷子にさせない」工夫が満載されており、本書の通りに実施すれば、迷うことなく、コンテナ環境を構築できます。
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モブプログラミング・ベストプラクティス ソフトウェアの品質と生産性をチームで高める
購入。モブプログラミングすごく気になっています。以前のプロジェクトで、積極的にモブプログラミングしていて、とても効率が良かったので、ベストプラクティスが知りたいなと思っています。
「ワクワク・ワイワイとみんなで楽しく開発する」だけで、「特定の個人に頼らずに、品質の高いソフトウェアを、堅実なペースで生み出していけるようになる」モブプログラミング。そのノウハウと極意をまるごとお伝えします。
本書はノウハウの紹介にとどまらず、「モブプログラミングを始める前」、「始めた後」、「始めてしばらく経った後」、さらには「始めてしばらく経ってやらなくなってしまったとき」など、さまざまな状況でチームやその周囲で起こり得る問題と対処法を丁寧に解説します。
モブプロを初めて知った人はもちろん、導入したい人から、もっとうまく活用したい人、始めたけれど挫折してしまった人まで、あらゆる段階の開発者にお薦めです。
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最短コースでわかるPythonプログラミングとデータ分析
読了。信頼と実績の「赤石本」。以前書評を書きました。【書評】『最短コースでわかる Pythonプログラミングとデータ分析』〜データ分析の最初の一歩はこの本から！学び直しにもおすすめ！
身近なデータをPythonで分析できるようになるための知識を、最短コースで身に付けられる本です。Pythonのホントの基本から、データ分析に必要なPythonライブラリの使い方、データ分析の実践例までを一気に学べます。プログラミングの経験がない方もこの1冊を読めば、実際のデータ分析を始められます。
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ベストセラーの「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「Pythonで儲かるAIをつくる」などを執筆した著者が送るデータ分析＆AI書籍の第4弾。いつもの平易な解説で、初学者も安心して学べます。
最適化手法入門 データサイエンス入門シリーズ
未読。最適化も気になってます。このシリーズはわかりやすそうです。
「最適化」を使うことを目指して、さまざまな最適化モデルを解説した。理論は必要最低限にとどめ、具体的な例とＰｙｔｈｏｎコードを多く掲載している。東京大学のＵＴｏｋｙｏＯＣＷの講義映像「数理手法３」とも連携！
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意思決定分析と予測の活用 基礎理論からＰｙｔｈｏｎ実装まで
未読。意思決定分析に興味があります。
《予測を「作る」から「使う」へ》
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・具体的な数値例，Pythonプログラミングを通して，手を動かしながら学ぶ！
・決定分析の基本と活用を中心に，効用理論，確率予測までを解説！
・リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適！
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