人類のためのＡＩ：未来のために持続可能なＡＩをつくる

AI for Humanity

Building a Sustainable AI for the Future

ＲとPythonによるデータ視覚化

Data Visualization in R and Python

ベイズ統計とマーケティング（第２版）

Bayesian Statistics and Marketing

ＲとPythonとオープン・データで学ぶデータサイエンスの基礎

Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data

マーケティングのためのデータサイエンス

Mastering Marketing Data Science

A Comprehensive Guide for Today's Marketers

時系列分析・予測入門（第３版）

Time Series Analysis and Forecasting

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

最適化入門：機械学習への応用（第５版）

An Introduction to Optimization

With Applications to Machine Learning

会話人工知能

Conversational Artificial Intelligence

次数削減と多様体学習（テキスト）

Elements of Dimensionality Reduction and Manifold Learning

MATLABを用いる機械学習と深層学習

Machine and Deep Learning Using MATLAB

Algorithms and Tools for Scientists and Engineers

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

確率論的機械学習入門

Probabilistic Machine Learning

An Introduction

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

機械学習（新版）（MITエッセンシャル・ナレッジ）

Machine Learning, revised and updated edition

深層学習の数学的側面

Mathematical Aspects of Deep Learning

機械学習実地入門

A Hands-On Introduction to Machine Learning

Ｒによるビジネス・アナリティクスのための機械学習（第２版）

Machine Learning for Business Analytics

Concepts, Techniques, and Applications in R

アルゴリズムの解明（オムニバス版）

Algorithms Illuminated

Omnibus Edition

深層学習理論の原理

The Principles of Deep Learning Theory

An Effective Theory Approach to Understanding Neural Networks