科学技術と共に歩む

メディアテクノロジーシリーズ 9

音源分離・音声認識

• 大淵 康成 東京工科大教授 編
• 武田 龍 阪大准教授 著
• 高島 遼一 神戸大准教授 著

人間は音を聞き分け，大事な音だけを理解する能力を持つ。技術の進歩に伴い，この能力をコンピュータで実現することが可能になりつつある。本書は音声に関わる多様な分野の研究者に向け，音声技術活用のノウハウを解説する。

機械学習のための数学

• 飯塚 秀明 明大教授 著

機械学習を理解するためには「数学」が必要である。本書では，理工系の大学2年生程度の知識をもつ人を想定し，機械学習関連の論文を読み解くために必要となる数学を学ぶことができる構成となっている。

演習で学ぶMATLABによるディープラーニング

• 𠮷冨 康成 京都府立大名誉教授 編著
• 浅田 太郎 京都府立大教授 著
• 田伏 正佳 京都府立大教授 著
• 横山 友也 東京都立産業技術大学院大助教 著

本書は，演習を通して実践的に学ぶ，MATLABによるディープラーニング入門書である。大学教養数学やプログラミングの経験があると理解しやすいが，その不足分を補う勉学意欲があれば，実践力が育まれるよう工夫して書いている。

データ科学のための基礎数理 - 情報数理・確率統計・パターン認識 -

• 後藤 正幸 早大教授 著

データサイエンスの土台を築くために欠かせない情報数理に焦点を当て，パターン認識や機械学習の本質を学ぶために必要な内容に絞って丁寧に解説。データサイエンスを学び始める際にはもちろん，基礎を再確認するためにも最適な１冊。

機械学習と回路 - 脳回路の実現に向けて -

• 田中 衞 上智大名誉教授 著
• 西尾 芳文 徳島大教授 著
• 丹治 裕一 香川大教授 著
• 関屋 大雄 千葉大教授 著
• 萬代 雅希 上智大教授 著

低資源・低消費電力で注目される，アナログ回路を用いた機械学習について，基礎的な回路理論から解説。同分野で長年研究を続けてきた著者らが，「回路は工学の言語である」の理念のもと，アナログ回路を用いた脳回路の実現を目指す。

計測・制御セレクションシリーズ 5

機械学習の可能性

• 計測自動制御学会 編
• 浮田 浩行 徳島大講師 編著
• 濱上 知樹 横浜国大教授 編著
• 藤吉 弘亘 中部大教授 著
• 大町 真一郎 東北大教授 著
• 戸田 智基 名大教授 著
• 岩崎 敦 電通大准教授 著
• 小林 泰介 国立情報学研究所助教 著
• 鈴木 亮太 埼玉大助教 著
• 木村 雄喜 （株）明電舎 著
• 橋本 大樹 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 玉垣 勇樹 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 水谷 麻紀子 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 永田 毅 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 木村 光成 （株）ECC 著
• 李 晃伸 名工大教授 著
• 川嶋 宏彰 兵庫県立大教授 著

機械学習の歴史や種類，基本的なアルゴリズムから，画像認識や文字認識，ゲーム理論，音声生成や制御，また応用例として医療や社会インフラ，外観検査，語学学習に至るまで網羅的に解説しており，開発環境についても言及している。

基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する -

• 奥 健太 龍谷大講師 著

「この商品を買った人はこんな商品も買っています」よくWeb上で見かけるこのような機能を支える「推薦システム」技術を，その基礎から評価方法に至るまで，学部の低年次に学ぶ数学知識で理解できるようわかりやすく解説した一冊。

計測・制御セレクションシリーズ 1

次世代医療AI - 生体信号を介した人とAIの融合 -

• 計測自動制御学会 編
• 藤原 幸一 名大准教授 編著
• 久保 孝富 奈良先端科学技術大学院大准教授 編著
• 山川 俊貴 熊本大准教授 著
• 伊藤 健史 奈良先端科学技術大学院大博士後期課程 著
• 中野 高志 藤田医科大准教授 著
• 吉本 潤一郎 奈良先端科学技術大学院大准教授 著
• 松尾 剛行 桃尾・松尾・難波法律事務所パートナー弁護士 著
• 藤田 卓仙 慶大特任准教授 著
• 桐山 瑶子 MICIN　Regulatory Affairs Specialist 著

医用画像(CTやMRI)以外，特に生体信号を用いたAI技術に焦点を当て，新たな医療AI開発の時代に備えるために必要な事柄を丁寧に解説した。さらに，医療AIに関わる法律や倫理，薬事についても解説を試みた。

音響テクノロジーシリーズ 24

機械学習による音声認識

• 日本音響学会 編
• 久保 陽太郎 Google, Research Scientist 著

スマートスピーカなど音声認識を利用した情報家電が身近になってきている。ほぼ人間と同精度での認識が可能になった今，人間を超える認識精度への期待にこたえるために，最新の機械学習技術を学ぶテキストである。

作って学ぶニューラルネットワーク - 機械学習の基礎から追加学習まで -

• 山内 康一郎 中部大教授 著

Pythonによるプログラミングを行いつつ人工知能、機械学習の仕組みを学ぶ。新しい技術である「追加学習」のやさしい解説を通して、現在の機械学習が抱える問題点・限界を示し、読者により深い理解をもたらすことを目指す。

シリーズ 情報科学における確率モデル 2

ボルツマンマシン

• 恐神 貴行 IBM東京基礎研究所 著

本書は，人工ニューラルネットワークの一つであるボルツマンマシンについて，その基本的な理論から学習方法そして機械学習や強化学習への用い方について直観的に理解できるように解説をした。

フルスタックJavaScriptとPython機械学習ライブラリで実践するソーシャルビッグデータ - 基本概念・技術から収集・分析・可視化まで -

• 石川 博 首都大東京教授 編著
• 横山 昌平 首都大東京准教授 著
• 廣田 雅春 岡山理科大講師 著

本書は，ソーシャルビッグデータの基本概念そしてデータマイニングや機械学習の基本技術の理解から，具体的にコンピュータ環境の構築と分析ツールの実装方法を解説し，データの収集・可視化・分析までを自学自習できるようにした。

入門 機械学習による異常検知 - Rによる実践ガイド -

• 井手 剛 IBM ワトソン研究所 著

機械学習技術を使って異常検知をやってみたい人のための実用ガイドである。異常検知にかかわる技術の断片をただ羅列せず，実問題を解く上でぶつかる困難に立ち向かうための方法を体系的に解説している。

入門　パターン認識と機械学習

• 後藤 正幸 早大教授 著
• 小林 学 早大教授 著

初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができるよう，基礎的な内容に絞って記した。パターン認識の方法を実装し，実際のデータを分析し，手法を改良できるよう，WebでC言語プログラムを公開した。

自然言語処理シリーズ 1

言語処理のための 機械学習入門

• 奥村 学 東工大教授 監修
• 高村 大也 東工大准教授 著

自然言語処理における機械学習の利用について理解するため，その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており，論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。