近代科学社の書籍一覧

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】

　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。
　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
　第1巻ではPart1〜3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。
【目次】
I 基　礎
1 計算におけるアルゴリズムの役割
2 さあ，始めよう
3 実行時間の特徴づけ
4 分割統治
5 確率的解析と乱択アルゴリズム

II ソートと順序統計量
6 ヒープソート
7 クイックソート
8 線形時間ソーティング
9 中央値と順序統計量

III データ構造
10 基礎的なデータ構造
11 ハッシュ表
12 2 分探索木
13 2 色木

付録：数学的基礎
A 和
B 集合など
C 数え上げと確率
D 行　列

参考文献
訳者あとがき
教授の名前
索引
人名読み方ガイド

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！】

　本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。
　第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク（深層学習）の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。
【目次】
第I部　基礎事項と関連する数学
第1章　深層学習と人工知能
第2章　教師あり学習
第3章　勾配法
第4章　確率と情報量
第5章　線形変換
第6章　共分散行列と多次元正規分布

第II部　ニューラルネットワーク
第7章　ニューラルネットワークの基礎
第8章　畳み込みニューラルネットワーク
第9章　再帰型ニューラルネットワーク
第10章　自然言語処理と深層学習
第11章　アテンション
第12章　Transformer と大規模言語モデル

第III部　ハイパーパラメータの最適化
第13章　ハイパーパラメータ探索の基本手法
第14章　ベイズ最適化
第15章　進化計算による最適化

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。

大きな支持を得て世界中の大学で教科書として活用されているMITの名物博士ストラング先生の線形代数入門書の邦訳である。初歩からはじめ、多くの演習問題を解きながら線形代数の本質の理解へと進めていく。後半では、線形代数の工学的側面にかかわる課題を、具体的な応用事例とその演習問題を解くことにより深く学べる。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた"Introduction to Algorithms"の第4版の翻訳書である。
　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
　第2巻ではPart4〜6までの「高度な設計と解析の手法」「高度なデータ構造」「グラフアルゴリズム」を収載。
【目次】
IV 高度な設計と解析の手法
14 動的計画法
15 貪欲アルゴリズム
16 ならし解析

V 高度なデータ構造
17 データ構造の補強
18 B木
19 互いに素な集合族のためのデータ構造

VI グラフアルゴリズム
20 基本的なグラフアルゴリズム
21 最小全域木
22 単一始点最短路
23 全点対最短路
24 最大フロー
25 2部グラフでのマッチング