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  2. 新納浩幸の電子書籍一覧

“新納浩幸”の電子書籍一覧

1961年生まれ。東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。茨城大学工学部情報工学科教授。博士(工学)。専門は自然言語処理。著書に「数理統計学の基礎」など。

“新納浩幸”に関連する電子書籍を7件掲載しています。17 件目をご紹介します。

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入門マルチモーダルRAG ―図表を読み解くAIアプリケーションの実装―

  • 税込価格:2,860
  • 出版社:オーム社
  • 販売開始日:2026/06/17
  • ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

    「図表を読めるRAG」を作る
    近年、テキストだけでなく、図・表・グラフといった画像を含む資料からも情報を検索・活用できる「マルチモーダルRAG(Retrieval-Augmented Generation)」の重要性が高まっています。従来のRAGが扱える情報はテキストデータに限定されており、実務...

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LLMのファインチューニングとRAG ―チャットボット開発による実践―

  • 評価3.0レビュー:2件
  • 税込価格:2,640
  • 出版社:オーム社
  • 販売開始日:2024/05/15
  • ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

    ローカルLLMでファインチューニングとRAGを学ぼう!
    本書は、公開されている大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)を使ってローカル環境に独自のチャットボットを構築することを目標に、LLM のファインチューニングと RAG (Retrieval Augmented...

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電子書籍

PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析!(impress top gear)

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PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析!

  • 評価3.0レビュー:1件
  • 税込価格:3,080
  • 出版社:インプレス
  • 販売開始日:2021/03/18
  • 日本語テキスト解析処理を快速プログラミング!
    単語/文書の分類、機械翻訳などを実装。

    自然言語処理は、検索エンジン、自動要約、機械翻訳、音声認識などで利用される技術です。
    PyTorchでは、特にTransformersというBERT系モデルを提供することで、
    より簡単にBERTを利用できるようになっています。
    本書では、自然言語処理で...

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PyTorchによる物体検出

  • 評価4.0レビュー:4件
  • 税込価格:3,300
  • 出版社:オーム社
  • 販売開始日:2020/09/17
  • ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

    PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう!
    本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。

    ・ PyTorch(パイトーチ)とは?
    2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世...

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Chainerによる実践深層学習

  • 評価4.0レビュー:4件
  • 税込価格:2,640
  • 出版社:オーム社
  • 販売開始日:2020/09/01
  • Deep LearningのフレームワークであるChainerを使って、複雑なニューラルネットの実装方法を解説!!

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Rで学ぶクラスタ解析

  • 評価3.5レビュー:2件
  • 税込価格:3,520
  • 出版社:オーム社
  • 販売開始日:2020/09/01
  • ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

    Rでプログラミングしながらクラスタの手法を学べる!!
    R(統計計算などに使われるフリーソフト)を使ったクラスタリング手法を解説する。クラスタリングとは検索結果の文脈やキーワードにより、類似性を持つ一つのまとまり(クラスタ)にまとめ、自動的に分類する技術。本書ではクラスタリング手法を R で実行し...

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Chainer v2による実践深層学習

  • 評価4.0レビュー:1件
  • 税込価格:2,750
  • 出版社:オーム社
  • 販売開始日:2020/09/01
  • ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

    Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る


    本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。...
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