Amazon.co.jp: 問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本: 米田優峻: 本
翔泳社主催の「ITエンジニア本大賞 2017」、一般投票で選ばれた技術書・ビジネス書のトップ10が発表
ITエンジニア本大賞 技術書・ビジネス書の各ベスト10 ITエンジニア本大賞は、ITエンジニアにおすすめの技術書・ビジネス書を選ぶイベント。ITエンジニアによるWeb投票で各ベスト10を選出し、大賞は、Web投票で特に票の多かった6冊（技術書・ビジネス書各3冊）の書籍の著者、編集者、翻訳者などによるプレゼン大会の最終投票で決定する。プレゼン大会は、2月16日開催の「Developers Summit 2017（デブサミ2017）」内で行われる。 ベスト10に選ばれた書籍は以下の通り。 技術書部門ベスト10 ※50音順 『ITエンジニアのための機械学習理論入門』（技術評論社） 『Amazon Web Services実践入門』（技術評論社） 『暗号技術入門 第3版 秘密の国のアリス』（SBクリエイティブ） 『SQLアンチパターン』（オライリー・ジャパン） 『新装版 達人プログラマー 職人から
「このコンピューター書がすごい2017年。」ベスト10発表！
横田です。今年も「このコンピュータ書がすごい！」が開催されたので、行って参りました。 今年も「高橋メソッド」でお馴染みの高橋 征義さんと、コンピュータ書の仕掛け人である各出版社の編集者の方が、2016年に売れたコンピュータ書について座談会形式で話すものです。私は2016年、2015年、2014年と4年連続で参加いたしましたが、今年も数多くの人が参加していました。 というわけで、今回も「ジュンク堂で販売部数が多かったコンピュータ書の年間ランキングが発表されていたので、例年通りベスト10をこちらのエントリでご紹介したいと思います。 ちなみに、例年ですと、高橋さんがジュンク堂書店で「月ごとにランキングに入ったコンピューター書」や「その月に発売されたコンピューター書」を紹介し、本によっては編集者の方がコメントをするような形になっております。（そして、例年時間が足りなくなります（笑））。 しかし、今
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
Pythonにまつわる3タイプ別オススメ書籍 - Qiita
この記事は 2016年 Schoo Advent Calendar の18日目の記事です。 今日はSchooと特に関係ないですが、2016年の圧倒的Pythonブームを、出版された書籍を中心に振り返り、タイプ別Python系オススメ本をエンジニアが勝手に選んでみたいと思います。 2016年はすごい一年だった こちらはAmazonで「Python」を検索した結果ですが、ほとんどが2016年に発売されたものです。 2015年12月に発売された O’Reillyの「入門 Python3」を皮切りに今年だけで、有名出版社などから10冊以上発売されているのを観測しています。 なぜなのか これは肌感ですが、やはりデータ分析、機械学習の人気に引っ張られる形で、それらをやるならPythonらしい…！ということが認識されてきたのが大きい理由ではないかと感じています。 例えば Caffe, Theano, T
技術者のための高等数学6 最適化とグラフ理論(原書第8版)
原書は、アメリカをはじめ世界各国の大学で教科書として使用され、第8版まで版を重ねている「工科の数学」の世界的名著である。 Kreyszig教授の長年の講義経験をもとに、数学的な考え方を重視しつつ、理論と応用との結びつきに対する明快な見通しと解説を与えることにより、理論・考え方・応用がバランスよくまとめられている。 特に、物理・工学の問題を解く際に必要となる数学的技法が徹底して身につくよう、重要な応用分野についてはそれぞれ節を起こして詳しく解説し、また他の節でもつねに例題（応用例）に基づいて説明されており、各節末の豊富な練習問題とともに、応用への手がかりと具体的理解が得られるよう工夫されている。なお、第8版では、数学的思考と理解を必要とする問題、およびコンピュータを用いる問題が新たに追加されている。 理論と応用のいずれからみてもすぐれた好個な教科書である。
技術者のための高等数学、教員のための数学: ホットコーナー
ブログ(iiyu.asablo.jpの検索) ホットコーナー内の検索 でもASAHIネット(asahi-net.or.jp)全体の検索です。 検索したい言葉のあとに、空白で区切ってki4s-nkmrを入れるといいかも。 例 中村(show) ki4s-nkmr ウェブ全体の検索 ASAHIネット(http://www.asahi-net.or.jp )のjouwa/salonからホットコーナー(http://www.asahi-net.or.jp/~ki4s-nkmr/ )に転載したものから。 --- アマゾンで売れていたいろいろ数学の本、リストだけでもと思ったけど、こ の洋書のことだけで、いろんなネタが出たので、とりあえず、これを。 http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/0471728977/showshotcorne-22/ Advanced
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Amazon.co.jp: Pythonで学ぶアルゴリズムの教科書 一生モノの知識と技術を身につける: 廣瀬豪: 本
GitHub - mdipierro/nlib: The book "Annotated Algorithms in Python" and the nlib.py library
ゼロから作る Deep Learning 読んだ - higepon blog
Amazon.co.jp: ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装: 斎藤康毅: 本
Excelで学ぶOR-Ohmsha
グラフ理論入門 基本とアルゴリズム
Amazon.co.jp: 今日から使える!組合せ最適化 離散問題ガイドブック (KS理工学専門書): 穴井宏和, 斉藤努: 本
Amazon.co.jp: 超高速グラフ列挙アルゴリズム:〈フカシギの数え方〉が拓く,組合せ問題への新アプローチ: ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト (著), 湊真一 (編集): 本
Amazon.co.jp: 技術者のための高等数学 6: E. クライツィグ (著), Kreyszig,Erwin (原名), 義保,田村 (翻訳): 本
Amazon.co.jp: 計算幾何学入門―幾何アルゴリズムとその応用: 学厚,譚, 富夫,平田: 本
Amazon.co.jp: コンピュータ・ジオメトリ―計算幾何学:アルゴリズムと応用: ドバーグ,M. (著), クリベルド,M.ファン (著), オーバマーズ,M. (著), チョン,O. (著), De Berg, Mark (原名), Overmars,Mark (原名), Kreveld,Mark van (原名), Cheong,Otfried (原名), 哲夫,浅野 (翻訳): 本
Amazon.co.jp： アルゴリズムC++ : 本: ロバート セジウィック,Robert Sedgewick,野下 浩平,佐藤 創,星 守,田口 東
Amazon.co.jp: アルゴリズムとデータ構造 (岩波講座 ソフトウェア科学 3): 石畑清: 本
