【2023年最新版】オススメ技術書ランキング

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134位：おすすめな「Keras」の技術書ランキング

タイトル:

ゼロから作るDeep Learning

出版日:

20160924

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タイトル:

PythonとKerasによるディープラーニング

出版日:

20180528

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タイトル:

直感 Deep Learning

出版日:

20180811

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タイトル:

詳解ディープラーニング

出版日:

20170529

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タイトル:

RとKerasによるディープラーニング

出版日:

20181012

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タイトル:

速習強化学習基礎理論とアルゴリズム

出版日:

20170921

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タイトル:

つくりながら学ぶ！深層強化学習

出版日:

20180628

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タイトル:

ゼロから作るDeep Learning 2

出版日:

20180720

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タイトル:

これからの強化学習

出版日:

20161027

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タイトル:

はじめてのディープラーニング

出版日:

20180829

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タイトル:

PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

出版日:

2018-07

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タイトル:

つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング

出版日:

20190729

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タイトル:

Pythonではじめる教師なし学習

出版日:

20200413

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タイトル:

Deep learning with Python

出版日:

2018

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タイトル:

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

出版日:

20180224

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タイトル:

画像認識

出版日:

20170525

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タイトル:

気象予報と防災―予報官の道

出版日:

20181220

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タイトル:

強化学習

出版日:

2000-12

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タイトル:

Kerasによるディープラーニング

出版日:

20191026

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タイトル:

数学ガール : フェルマーの最終定理

出版日:

2008-08

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タイトル:

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑

出版日:

20190417

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タイトル:

現場で使える！PyTorch開発入門深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装

出版日:

20180918

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タイトル:

深層学習教科書ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト

出版日:

20181022

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タイトル:

最強囲碁AI アルファ碁解体新書増補改訂版アルファ碁ゼロ対応深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み

出版日:

20180717

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タイトル:

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書第2版

出版日:

20190718

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タイトル:

Jetson Nano 超入門

出版日:

20191220

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タイトル:

史上最強図解これならわかる!ベイズ統計学

出版日:

2012-03

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タイトル:

確率ロボティクス

出版日:

2015-04

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タイトル:

iPhone／Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習実践入門

出版日:

20190126

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タイトル:

Pythonではじめる機械学習

出版日:

20170525

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タイトル:

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

出版日:

20180426

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タイトル:

生成 Deep Learning

出版日:

20201005

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タイトル:

ザ・トレーディング

出版日:

2019-01

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