中野 幹生

駒谷 和範

船越 孝太郎

中野 有紀子

奥村 学

奥村/学
1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授 

中野/幹生
1988年東京大学教養学部基礎科学科第一卒業。1990年東京大学大学院理学系研究科修士課程修了(相関理化学専攻)、日本電信電話株式会社。1998年博士(理学)(東京大学)。2004年株式会社ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン。2011年早稲田大学客員教授(兼務) 

駒谷/和範
1998年京都大学工学部情報工学科卒業。2000年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了(知能情報学専攻)。2002年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了(知能情報学専攻)、博士(情報学)、京都大学助手。2010年名古屋大学准教授。2014年大阪大学教授 

船越/孝太郎
2000年東京工業大学工学部情報工学科卒業。2002年東京工業大学大学院情報理工学研究科修士課程修了(計算工学専攻)。2005年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了(計算工学専攻)、博士(工学)。2006年株式会社ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン 

中野/有紀子
1988年東京女子大学文理学部心理学科卒業。1990年東京大学大学院教育学研究科修士課程修了(教育心理学専攻)、日本電信電話株式会社。2002年マサチューセッツ工科大学大学院修士課程修了(Media Arts & Sciences専攻)。2005年博士(情報理工学)(東京大学)、東京農工大学特任助教授。2008年成蹊大学准教授。2013年成蹊大学教授(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)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

対話システム (自然言語処理シリーズ)

佐藤一誠

奥村学

大量のデータの背後にある潜在的な情報を抽出する技術として,トピックモデルと呼ばれる統計モデルの研究が近年注目を集めている。本書はこれについて,言語処理という具体的な問題に対して,その理論と応用をわかりやすく解説する。

内容紹介

奥村/学
1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授 

佐藤/一誠
2011年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了(数理情報学専攻)、博士(情報理工学)。東京大学情報基盤センター助教。2013年科学技術振興機構さきがけ研究員(兼務)(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)

トピックモデルによる統計的潜在意味解析 (自然言語処理シリーズ)

浅川 伸一

Pythonで体験する 深層学習

高村 大也

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

舘 暲

佐藤 誠

廣瀬 通孝

日本バーチャルリアリティ学会

バーチャルリアリティ学

渡辺 澄夫

ベイズ統計の理論と方法

桑野 泰宏

基礎からの微分積分

永原 正章

スパースモデリング- 基礎から動的システムへの応用 -

上坂 吉則

わずかな量子力学の知識と数学で理解できる

内容詳細

量子コンピュータの基礎数理

吉川 恒夫

井村 順一

吉川/恒夫
1964年京都大学工学部精密工学科卒業。1969年京都大学大学院工学研究科博士課程修了、同大学助手。工学博士(京都大学)。1970年京都大学助教授。1986年京都大学教授。2005年京都大学名誉教授。立命館大学教授(情報理工学部、知能情報学科)。2012年立命館大学チェアプロフェッサー(総合科学技術研究機構)。2013年退職 

井村/順一
1988年京都大学工学部精密工学科卒業。1990年京都大学大学院工学研究科修士課程修了(応用システム科学専攻)。1992年京都大学助手。1995年博士(工学)京都大学。1996年広島大学助教授。2001年東京工業大学助教授。2004年東京工業大学教授(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)

現代制御論

和泉 潔

斎藤 正也

山田 健太

マルチエージェントのためのデータ解析 (マルチエージェントシリーズ)

井手 剛

入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド

後藤 正幸

小林 学

入門パターン認識と機械学習

伊藤 克亘

花泉 弘

小泉 悠馬

Pythonで学ぶ実践画像・音声処理入門

杉江 俊治

藤田 政之

本書では、システムの伝達関数表現に基づきながら、従来の古典制御の基礎的内容を、近年のロバスト制御を視野に入れた現代的な観点から記述している。特に、制御において最も重要な概念である“フィードバック”の本質的利点が理解できることに重点をおいた。

フィードバック制御入門 (システム制御工学シリーズ)

笹野 遼平

飯田 龍

「述語項構造解析」、「共参照・照応解析」、「談話構造解析」という自然言語テキストの文脈理解に関連した三つの解析についてまとめた専門書。この三つのトピックを対象に、解析手法そのものよりも、それぞれの解析がどのような問題を解こうとしているかや、関連する言語資源がどのような考えの下で作成されているかを中心に解説。

文脈解析- 述語項構造・照応・談話構造の解析 - (自然言語処理シリーズ)

滝本 宗宏

実践コンパイラ構成法 (電子通信情報系コアテキストシリーズ)

名取 亮

数値解析とその応用 (コンピュータ数学シリーズ)

大石 進一

基礎的事項から応用への導入的解説を紹介

待ち行列理論

伊庭 斉志

複雑系や人工生命のシミュレーションは盛んに研究され、アニメーション、設計などへの実際的な応用も数多くなされている。しかしながら、初学者にとって有用なツールを紹介する実用的入門書はいまだ少ない。そこで本書では、複雑系のシミュレーション構造ツールであるSwarmをもとにして、マルチエージェント・シミュレーションの基礎から応用に至るまでを解説する。本書を通して、複雑系と人工生命の基礎的な考え方を学ぶとともに、マルチエージェント・シミュレーションを読者自らが記述できるようになることを目的とする。

複雑系のシミュレーション―Swarmによるマルチエージェント・システム

高玉 圭樹

初心者から研究者まで役立つ内容を解説する

マルチエージェント学習―相互作用の謎に迫る

出版社：コロナ社の検索結果

対話システム (自然言語処理シリーズ)

トピックモデルによる統計的潜在意味解析 (自然言語処理シリーズ)

Pythonで体験する深層学習

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

バーチャルリアリティ学

ベイズ統計の理論と方法

基礎からの微分積分

スパースモデリング- 基礎から動的システムへの応用 -

量子コンピュータの基礎数理

現代制御論

マルチエージェントのためのデータ解析 (マルチエージェントシリーズ)

入門機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド

入門パターン認識と機械学習

Pythonで学ぶ実践画像・音声処理入門

フィードバック制御入門 (システム制御工学シリーズ)

文脈解析- 述語項構造・照応・談話構造の解析 - (自然言語処理シリーズ)

実践コンパイラ構成法 (電子通信情報系コアテキストシリーズ)

数値解析とその応用 (コンピュータ数学シリーズ)

待ち行列理論

複雑系のシミュレーション―Swarmによるマルチエージェント・システム

マルチエージェント学習―相互作用の謎に迫る

出版社：コロナ社の検索結果

対話システム (自然言語処理シリーズ)

トピックモデルによる統計的潜在意味解析 (自然言語処理シリーズ)

Pythonで体験する 深層学習

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

バーチャルリアリティ学

ベイズ統計の理論と方法

基礎からの微分積分

スパースモデリング- 基礎から動的システムへの応用 -

量子コンピュータの基礎数理

現代制御論

マルチエージェントのためのデータ解析 (マルチエージェントシリーズ)

入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド

入門パターン認識と機械学習

Pythonで学ぶ実践画像・音声処理入門

フィードバック制御入門 (システム制御工学シリーズ)

文脈解析- 述語項構造・照応・談話構造の解析 - (自然言語処理シリーズ)

実践コンパイラ構成法 (電子通信情報系コアテキストシリーズ)

数値解析とその応用 (コンピュータ数学シリーズ)

待ち行列理論

複雑系のシミュレーション―Swarmによるマルチエージェント・システム

マルチエージェント学習―相互作用の謎に迫る

Pythonで体験する深層学習

入門機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド