Bishop, Christopher M./Bishop, Hugh

Deep Learning 

Springer International Publishing

ISBN：978-3-031-45467-7

組合員価格特価￥13,750
(特価期間延長2024年11月30日まで）
●本書は、深層学習を支える中心的な考え方を包括的に紹介しています。本書は、機械学習の初心者と、すでにこの分野で経験を積んでいる人の両方を対象としています。本書は、現代のアーキテクチャと技術に関連する重要な概念を網羅し、読者が将来専門分野に進むための強固な基礎を身につけるのに不可欠な一冊である。ディープラーニングの分野は急速な進化を遂げているため、本書は時を経ても耐えうるアイデアに焦点を当てています。本書は、それぞれが異なるトピックを探求しています。小さいサイズの多数の章から構成されており、各章が前の章の内容を土台とする、直線的な進行に従って物語が進んでいきます。このような構成は、２学期制の学部または大学院の機械学習コースの指導に適しており、また、活発な研究や自習に従事している人々にも同様に適しています。 機械学習の完全な理解にはある程度の数学的素養が必要であるため、本書には自己完結的な確率論の入門も含まれています。しかし、本書の焦点は、抽象的な理論よりも、テクニックの実際の実用的な価値に重点を置き、考え方を明確に理解することにある。そのため、複雑な概念については、文章、図、数式、擬似コードなど、複数の補完的な観点から説明しています。                          

Vallor, Shannon

ＡＩの鏡:
機械思考の時代にいかに人間性を取り戻すか
The AI Mirror : 
How to Reclaim Our Humanity in an Age of Machine Thinking
 Oxford University Press, New York

ISBN：978-0-19-775906-6
＊価格は生協店舗にお尋ねください。海外からの仕入れのため為替レートの変動により価格は代わります。
著者のシャノン・ヴァラーはアメリカの技術哲学者。本書は、10年以上にわたり主要な AI 研究者や開発者と働いた経験をもとに執筆、AI についての考え方を提示します。

Phoenix, James/Taylor, Mike

Prompt Engineering for Generative AI:

Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs

O'Reilly Media

ISBN：978-1-0981-5343-4

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Large language models (LLMs) and diffusion models such as ChatGPT and Stable Diffusion have unprecedented potential. Because they have been trained on all the public text and images on the internet, they can make useful contributions to a wide variety of tasks. And with the barrier to entry greatly reduced today, practically any developer can harness LLMs and diffusion models to tackle problems previously unsuitable for automation.

With this book, you'll gain a solid foundation in generative AI, including how to apply these models in practice. When first integrating LLMs and diffusion models into their workflows, most developers struggle to coax reliable enough results from them to use in automated systems. Authors James Phoenix and Mike Taylor show you how a set of principles called prompt engineering can enable you to work effectively with AI.

Thomas Robert Cech
The Catalyst: RNA and the Quest to Unlock Life's Deepest Secrets

W.W. Norton & Co., Inc.

ISBN：978-1-324-05068-1

＊価格は生協店舗にお尋ねください。海外からの仕入れのため為替レートの変動により価格は代わります。
 

For over half a century, DNA has dominated science and the popular imagination as the “secret of life.” But over the last several decades, a quiet revolution has taken place. In a series of breathtaking discoveries, the biochemist Thomas R. Cech and a diverse cast of brilliant scientists have revealed that RNA—long overlooked as the passive servant of DNA—sits at the center of biology’s greatest mysteries: How did life begin? What makes us human? Why do we get sick and grow old? In The Catalyst, Cech finally brings together years of research to demonstrate that RNA is the true key to understanding life on Earth, from its very origins to our future in the twenty-first century.

A gripping journey of discovery, The Catalyst moves from the early experiments that first hinted at RNA’s spectacular powers, to Cech’s own paradigm-shifting finding that it can catalyze cellular reactions, to the cutting-edge biotechnologies poised to reshape our health. We learn how RNA—once thought merely to transmit DNA’s genetic instructions to the cell’s protein-making machinery—may have jump-started life itself, and how, at the same time, it can cut our individual lives short through viral diseases and cancer. We see how RNA is implicated in the aging process and explore the darker depths of the supposed fountain of youth, telomerase. And we catch a thrilling glimpse into how RNA-powered therapies—from CRISPR, the revolutionary tool that uses RNA to rewrite the code of life, to the groundbreaking mRNA vaccines that have saved millions during the pandemic, and more—may enable us to improve and even extend life beyond nature’s current limits.

Written by one of our foremost scientists, The Catalyst is a must-read guide to the present and future of biology and medicine
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Toyoda, Hideki

事後確率とPHC曲線を用いた
統計学
Statistics with Posterior Probability and a PHC Curve

Springer-Verlag GmbH

ISBN：978-981-9730-93-3

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事後確率の観点から統計学のカリキュラムを再構築した教科書。

 近年、有意検定を用いた研究結果が再現できないという報告がいくつかなされている。再現性の危機」と呼ばれる問題である。例えば、「新薬を服用した患者の回復までの平均日数は対照群と同じであった」という帰無仮説を棄却できたとします。しかし、帰無仮説を棄却することは、新薬が効果を発揮するための必要条件に過ぎない。必要条件が満たされたとしても、新薬が有効であるとは限らない。実際、効果が再現されないケースも多い。必要条件にこだわらず、「新薬を服用した患者の回復までの平均日数が、医学的見地から評価した場合、対照群に比べて十分に短い」といった十分条件を示すべきである。 本書は統計学をPHC、すなわち研究仮説が正しい確率という観点から再構築したものである。例えば、「新薬を服用した患者の回復までの平均日数が対照群より少なくともθ日短い」という記述が正しい事後確率をθの関数として示したものがPHC曲線である。PHC曲線を用いることで、効率的な治療法であるための必要条件ではなく、十分条件を議論することが可能になる。統計研究の価値は、p値のような抽象的な指標ではなく、「90％の確率で3日以上短くなる」といった具体的な指標で評価されるべきである。