In this volume in the MIT Press Essential Knowledge series, computer scientist John Kelleher offers an accessible and concise but comprehensive introduction to the fundamental technology at the heart of the artificial intelligence revolution. Kelleher explains some of the basic concepts in deep learning, presents a history of advances in the field, and discusses the current state of the art.

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実例をベースに、リスクの取り方の原則を提示 ビジネスや投資で避けて通れない「リスク」。その本質や正しいマネジメント法について、経済学者アリソン・シュレーガーが社会の現場で探

これまで数多くの一般向け統計本が出版され、人気を博してきた。だがその多くは「こんなデタラメな統計や調査がありますので、気をつけましょう」といったメッセージを発するものだった。

現在、米国を中心に世界では「イノベーションの経済学・経営学」に関する研究が盛んである。起業家はいかにしてどこから生まれるのか、なぜ起業家は特定の地域に集積するのか、科学技術はベンチャー企業の

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

ビッグデータ時代の必須教養
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対話型サービスＣｈａｔＧＰＴは驚きをもって迎えられ，ＩＴ企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある．それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか．

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

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