Neural networkとdeep learningについての教科書として定評がある本の第２版がでました。
Charu C. Aggarwal 著( Springer Nature 2023 年6月30日発行）
Neural Networks and Deep Learning–A Textbook 第2版
https://doi.org/10.1007/978-3-031-29642-0
nitterで、ログインせずにtwitterをみている時に知りました。この本は無料公開されていません。
幸い、九州大学の図書館が使える人は、九大が契約しているSpringer Linkからダウンロードすることができます。pdf版やEpub版がダウンロードできますので、Springer Linkが使える人はダウンロードして勉強するとよいと思います。transformerやattentionについても取り上げられており、GPT-4まで載っています。
最新の教科書ですのでダウンロードできる方は是非眺めてみてください。
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-29642-0
著者のAggarwalさんは、IBM（ IBM T. J. Watson Research Center ）のトップ・サイエンティストです。 IEEE ICDM Research Contributions Award (2015) and ACM SIGKDD Innovation Awardというデータマイニング分野で最高の賞の他、数々の賞を授賞している方です。20冊以上の本(教科書を含む)も書いています。この本の初版は日本語版もでています。あまり数学的にならないで深層学習とニューラルネットワークが学べる教科書だそうで、魅力的ですね。
これは有料本の紹介でした。今日の無料本の情報としては以前紹介したR for Data Science 第2版の書籍版がでたというニュースを紹介します。前に記事にしたようにオンラインで第二版は無料で読むことができます。こちらをご覧ください。https://r4ds.hadley.nz/
また以下の記事もご覧ください。
また、RStudioを使ってRプログラミングの入門を行う講習会の教材(英語）がこちらで公開されているのもnitterで知りました。ワシントン大学での
PSYCH 548 Exploratory Data Analysis in Psychologyという講習会の資料です。スライドはわかりやすいですし、医学部の心理学科での資料ですので生命科学の人に役立つと思います。RStudio とMarkdownから始まっているので最初の部分を見るだけでも参考になります。
https://adamkucz.github.io/psych548/
今回は、スタンフォード大学、ワシントン大学、南カリフォルニア大学の統計学者による統計学と機械学習の入門書を紹介します。どちらの本も発行以来、絶大な人気を博している教科書で、日本語訳もすでにでています。今回紹介するのは英語の原著最新版です。最初の本は、
