輪講書籍
言語処理のための機械学習入門
(2014年後期)
学生?技術者のためのビッグデータ解析入門
(2015年度前期)
実践 機械学習システム
(2015年度後期)
Pythonによるデータ分析入門――NumPy、pandasを使ったデータ処理
(2016年度前期)
自然言語処理の基本と技術
(2016年度後期)
ゼロから作るDeep Learning
(2017年度前期)
Pythonではじめる機械学習――scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
(2017年度後期)
情報検索の基礎
(2018年度前期)
詳解 ディープラーニング TensorFlow?Kerasによる時系列データ処理
(2018年度後期)
データ分析プロジェクトの手引ーデータの前処理から予測モデルの運用までを俯瞰する20章ー
(2019年度前期)
ゼロから作るDeep Learning 2 ――自然言語処理編
(2019年度後期)
Pythonではじめる教師なし学習 ――機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
(2020年度前期)
Pythonで学ぶネットワーク分析 ColaboratoryとNetworkXを使った実践入門
(2020年度後期)
つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング
(2021年度前期)
計算社会科学入門
(2021年度後期)
Pythonではじめるテキストアナリティクス入門
(2022年度前期)
Python基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する -
(2022年度後期)
IT Text 自然言語処理の基礎
(2023年度前期)
ネットワーク科学 ―ひと?もの?ことの関係性をデータから解き明かす新しいアプローチ―
(2023年度後期)
機械学習教本
(2024年度前期)
自然言語処理の教科書
(2024年度後期?候補1)
ビット?バイ?ビット デジタル社会調査入門
(2024年度後期?候補2)
輪講候補
Social Media Mining - An Introduction -
Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World
グラフニューラルネットワーク - PyTorchによる実装 -
風間 一洋