確率・統計・機械学習のためのPython（テキスト・第３版）

Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

次数削減と多様体学習（テキスト）

Elements of Dimensionality Reduction and Manifold Learning

深層学習の数学的側面

Mathematical Aspects of Deep Learning

確率・統計・機械学習のためのPython（テキスト・第３版）

Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

深層学習：Ｒで学ぶビックデータからＡＩまで

Deep Learning

From Big Data to Artificial Intelligence with R

説明可能な深層学習ＡＩ

Explainable Deep Learning AI

Methods and Challenges

機械学習と人工知能（テキスト・第２版）

Machine Learning and Artificial Intelligence

パターン認識・機械学習入門（テキスト）

An Introduction to Pattern Recognition and Machine Learning

機械学習実地入門

A Hands-On Introduction to Machine Learning

メタ学習：理論・アルゴリズム・応用

Meta-Learning

Theory, Algorithms and Applications

強化学習の基礎と金融への応用

Foundations of Reinforcement Learning with Applications in Finance

エンジニアのための機械学習（テキスト）

Machine Learning for Engineers

Using Data to Solve Problems for Physical Systems

ゼロから始める強化学習（テキスト）

Reinforcement Learning From Scratch

Understanding Current Approaches - with Examples in Java and Greenfoot

深層学習における正規化技術

Normalization Techniques in Deep Learning

深層学習理論の原理

The Principles of Deep Learning Theory

An Effective Theory Approach to Understanding Neural Networks

パターン・予測・アクション：機械学習の基礎（テキスト）

Patterns, Predictions, and Actions

Foundations of Machine Learning

機械学習入門および情報セキュリティへの応用（テキスト・第２版）

Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security

理工系のための発展的深層学習

Advanced Deep Learning for Engineers and Scientists

A Practical Approach

企業活動に応用する深層学習（テキスト）

Applied Deep Learning

Tools, Techniques, and Implementation

Ｒによる統計的学習入門（第２版）

An Introduction to Statistical Learning

with Applications in R