輪講書籍

  1. 言語処理のための機械学習入門 (2014年後期)
  2. 学生・技術者のためのビッグデータ解析入門 (2015年度前期)
  3. 実践 機械学習システム (2015年度後期)
  4. 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)
  5. 自然言語処理の基本と技術 (2016年度後期)
  6. ゼロから作るDeep Learning (2017年度前期)
  7. 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)
  8. 情報検索の基礎 (2018年度前期)
  9. 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)
  10. 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)
  11. ゼロから作るDeep Learning 2 ――自然言語処理編 (2019年度後期)
  12. 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)
  13. 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)
  14. 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)
  15. 計算社会科学入門 (2021年度後期)
  16. Pythonではじめるテキストアナリティクス入門 (2022年度前期)
  17. 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)
  18. IT Text 自然言語処理の基礎 (2023年度前期)
  19. 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)
  20. 機械学習教本 (2024年度前期)

輪講候補

  1. Social Media Mining - An Introduction -
  2. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World
  3. グラフニューラルネットワーク - PyTorchによる実装 -
風間 一洋