蔵書情報
この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。
この資料に対する操作
電子書籍を読むを押すと 電子図書館に移動しこの資料の電子書籍を読むことができます。
資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
| 1 |
中央図書館 | 0116874439 | 811.2/ｱ/ | 書庫１ | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 2 |
厚別 | 8012583343 | 811/ｱ/ | 図書室 | 10 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 3 |
澄川 | 6012502073 | 811/ｱ/ | 図書室 | 16 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 4 |
山の手 | 7012548512 | 811/ｱ/ | 図書室 | 05b | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
データマイニング 機械学習 クラウドコンピューティング
データ駆動科学入門
伊藤 聡／著,赤…
Azureクラウド設計完全ガイド …
アクセンチュア株…
Python Polars ： 高…
Jeroen J…
PYTHONではじめる機械学習
荒木 雅弘／著
確率的機械学習入門編2
ケヴィン・P.マ…
確率的機械学習入門編1
ケヴィン・P.マ…
Google Workspace完…
桑名 由美／著,…
30秒でわかる!データサイエンスで…
L.ヴィッタート…
Pythonではじめるオープンデー…
吉住 遼／著,原…
クラウドのきほんとしくみ ： これ…
大澤 文孝／著
今と未来がわかるデータサイエンス
川村 康文／著
対称性と機械学習
岡野原 大輔／著
マルチクラウドセキュリティの教科書…
大島 悠司／共著…
今すぐ使えるかんたんGoogle …
田中 友尋／著,…
先輩データサイエンティストからの指…
浅野 純季／著,…
MLOps実装ガイド ： 本番運用…
Yaron Ha…
AWS生成AIアプリ構築実践ガイド
針原 佳貴／著,…
データエンジニア ： データ活用力…
園田 隆盛／著,…
AWS DeepRacerで学ぶ強…
柏原 豊／著,新…
Pythonによるあたらしいデータ…
寺田 学／著,辻…
誰でもできる!Gemini for…
井上 健語／著,…
Azureの知識地図 ： クラウド…
土田 純平／著,…
Amazon Web Servic…
小笠原 種高／著
機械学習と最適化による問題解決講座…
沓掛 健太朗／著
クラウドデータベース入門
川上 明久／著,…
データ分析者のためのChatGPT…
白辺 陽／著
Azure Machine Lea…
永田 祥平／著,…
ChatGPTで儲かるデータ分析 …
赤石 雅典／著
人間中心のAI社会とデータサイエン…
鈴木 陽一／監修…
Microsoft 365 Cop…
田村 正一／監修…
データエンジニア ： データ活用力…
園田 隆盛／著,…
スッキリわかるPythonによる機…
須藤 秋良／著,…
教養としてのデータサイエンス
北川 源四郎／編…
AWS IoT実践講座 ： デバイ…
小林 嗣直／著,…
入門Terraform ： クラウ…
草間 一人／著,…
scikit‐learn、Kera…
Aurélien…
全体像と用語がよくわかる!Micr…
山田 裕進／著
エンジニアのためのデータ分析…基本編
斎藤 友樹／著
センサと機械学習ではじめる人間行動…
荒川 豊／著,石…
できるGoogle Workspa…
平塚 知真子／著…
Google Cloudのしくみと…
grasys／著…
事例でわかるMLOps ： 機械学…
杉山 阿聖／編著…
ひと目でわかるIntune ： ク…
国井 傑／著,加…
Azureネットワーク設計・構築入…
山本 学／著,山…
Python機械学習クックブック
Kyle Gal…
AWSクラウドネイティブデザインパ…
林 政利／著,根…
マルチクラウドデータベースの教科書…
朝日 英彦／著,…
Scratchではじめる機械学習 …
石原 淳也／著,…
データサイエンスが拓く未来
名古屋市立大学／…
pandas & Plotly 2…
大川 洋平／著
前へ
次へ
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1006500256218 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
知っておきたい漢字の知識 |
| 書名ヨミ |
シッテ オキタイ カンジ ノ チシキ |
| 著者名 |
阿辻 哲次／著
|
| 著者名ヨミ |
アツジ テツジ |
| 出版者 |
柳原出版
|
| 出版年月 |
2005.9 |
| ページ数 |
10,178p |
| 大きさ |
19cm |
| 分類記号 |
811.2
|
| 分類記号 |
811.2
|
| ISBN |
4-8409-3061-9 |
| 内容紹介 |
文字は歴史上もっとも偉大な発明品であった。日本最古の文字とはどんな文字? 人類最長の歴史をもつ漢字とは? コンピュータが豊かにした漢字など、著者がユニークな発想で綴る漢字の面白さ。 |
| 著者紹介 |
1951年大阪府生まれ。京都大学大学院博士課程修了。現在、同大学院人間・環境学研究科教授。専攻は中国文化史。著書に「漢字のベクトル」など。 |
| 件名 |
漢字 |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
サービスの組み合わせは無限、あらゆるデータ問題に対応。業務の改善、効率化、生産性向上の情報を網羅する。ロバストなデータ分析、機械学習ワークフローをＡＷＳで実現。 |
| (他の紹介)目次 |
ＡＷＳにおけるデータサイエンス入門
データサイエンスのユースケース
自動化された機械学習（ＡｕｔｏＭＬ）
クラウドへのデータの取り込み
データセットを探索
モデル訓練のためのデータセットの準備
最初のモデル訓練
大規模なモデルの訓練と最適化
モデルを本番環境にデプロイ
パイプラインとＭＬＯｐｓ
ストリーミング分析と機械学習
ＡＷＳにおける安全なデータサイエンス
訳者あとがき
索引 |
| (他の紹介)著者紹介 |
フレグリー，クリス
サンフランシスコを拠点とするＡＷＳのＡＩおよび機械学習のプリンシパルデベロッパーアドボケート。Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙ ＡＩ Ｓｕｐｅｒｓｔｒｅａｍ Ｓｅｒｉｅｓなど、世界各地のＡＩおよび機械学習関連のカンファレンスで定期的に講演を行っている。それ以前は、ＰｉｐｅｌｉｎｅＡＩ社の創業者、Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ社のソリューションエンジニア、Ｎｅｔｆｌｉｘ社のソフトウェアエンジニアを務めた。ここ１０年間は、ＡＷＳによるＡＩおよび機械学習パイプラインの構築に注力している(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)
バース，アンティエ
ドイツのデュッセルドルフを拠点とするＡＷＳのＡＩおよび機械学習のシニアデベロッパーアドボケート。Ｗｏｍｅｎ ｉｎ Ｂｉｇ Ｄａｔａのデュッセルドルフ支部の共同創設者であり、世界各地のＡＩや機械学習のカンファレンスやミートアップで頻繁に講演を行っている。また、Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙ ＡＩ Ｓｕｐｅｒｓｔｒｅａｍイベントの議長を務め、コンテンツを企画している。それ以前は、ＣｉｓｃｏやＭａｐＲのエンジニアとして、データセンターインフラストラクチャ、ビッグデータ、ＡＩアプリケーションに注力していた(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)
黒川 利明
１９７２年、東京大学教養学部基礎科学科卒。東芝（株）、新世代コンピュータ技術開発機構、日本ＩＢＭ、（株）ＣＳＫ（現ＳＣＳＫ（株））、金沢工業大学を経て、２０１３年よりデザイン思考教育研究所主宰。過去に文部科学省科学技術政策研究所客員研究官として、ＩＣＴ人材育成やビッグデータ、クラウド・コンピューティングに関わり、現在、ＩＥＥＥ ＳＯＦＴＷＡＲＥ Ａｄｖｉｓｏｒｙ Ｂｏａｒｄメンバー、規格開発エキスパート、町田市介護予防サポーター、次世代サポーター、カルノ（株）データサイエンティスト、ＩＣＥＳ創立メンバーとして、データサイエンティスト教育、デザイン思考教育、地域学習支援活動、量子コンピューティングなどに関わる(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)
本橋 和貴
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社の機械学習パートナーソリューションアーキテクト。おもに機械学習関連のソリューションを開発しているＡＷＳのＩＳＶ／ＳａａＳパートナーに対する技術支援を担当。博士（理学）(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) |
内容細目表
前のページへ
