深層学習の数理工学

Mathematical Engineering of Deep Learning

機械学習のための確率と統計（テキスト）

Probability and Statistics for Machine Learning

A Textbook

機械学習の評価：信頼できる責任あるＡＩへ（テキスト）

Machine Learning Evaluation

Towards Reliable and Responsible AI

深層学習：基礎と概念（テキスト）

Deep Learning

Foundations and Concepts

浅い学習ｖｓ．深層学習：機械学習ソリューションのための実践的ガイド

Shallow Learning vs. Deep Learning

A Practical Guide for Machine Learning Solutions

深層学習の基礎

Foundations of Deep Learning

統計的学習ファーストコース：データ例とPythonコード付き（テキスト）

A First Course in Statistical Learning

With Data Examples and Python Code

機械学習の原理：三つの視点

Principles of Machine Learning

The Three Perspectives

深層学習の数理工学

Mathematical Engineering of Deep Learning

深層学習：実践的入門

Deep Learning

A Practical Introduction

確率論的機械学習：発展的トピック

Probabilistic Machine Learning

Advanced Topics

Pythonによるデータサイエンス入門

An Introduction to Data Science With Python

実世界応用のための機械学習

Machine Learning for Real World Applications

山西健司（著）／記述長最小原理による学習

Learning with the Minimum Description Length Principle

エンジニアのための深層学習

Deep Learning for Engineers

生成的深層学習（第２版）

Generative Deep Learning

Teaching Machines To Paint, Write, Compose, and Play

Python機械学習レシピ（第２版）

Machine Learning with Python Cookbook

Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning

データサイエンスのための機械学習ハンドブック：データマイニングとナレッジ・ディスカバリー（第３版）

Machine Learning for Data Science Handbook

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook

Pythonによる統計的学習入門（テキスト）

An Introduction to Statistical Learning

with Applications in Python

ノーコードＡＩ：機械学習、視覚化、クラウドプラットフォームにおける概念と応用

No-code Ai: Concepts And Applications In Machine Learning, Visualization, And Cloud Platforms