QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介

金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 /Amazonアソシエイト参加中

[QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant]

【Kindle日替わりセール】
今日だけ499円になっている

機械学習工学 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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バイリンガルITエンジニアの英語
https://t.co/3Bb24APlbX

機械学習工学：

＞機械学習ソフトウェアの開発・テスト・運用の方法論を体系的に俯瞰できる。
開発現場で試行錯誤しているエンジニアはもちろん、エンジニアと協働している人すべてに読んでほしい。

第1部　機械学習工学とは
第1章　機械学習工学（中川裕志・理化学研究所、石川冬樹・国立情報学研究所）

第2部　機械学習システムの開発・運用マネジメント
第2章　機械学習システムの開発とその検証プロジェクト（竹内広宜・武蔵大学）
第3章　機械学習システムの運用（堀内新吾、土橋昌・株式会社エヌ・ティ・ティ・データ）

第3部　機械学習システムの開発技術と倫理
第4章　機械学習デザインパターン（鷲崎弘宜・早稲田大学）
第5章　品質のとらえ方と管理（石川冬樹・国立情報学研究所）
第6章　機械学習モデルの説明法（原聡・大阪大学）
第7章　AI倫理（中川裕志・理化学研究所）

第4部　機械学習と知財・契約
第8章　機械学習と知財・契約（柿沼太一・弁護士法人STORIA）

第5部　機械学習工学の今後
第9章　今後に向けて（石川冬樹・国立情報学研究所）

付録A　模擬裁判の紹介（柿沼太一・弁護士法人STORIA）

バイリンガルITエンジニアの英語：

＞「挨拶」「自己紹介」「メール」といった基本的な表現から、「コードレビュー」「ペアプログラミング」のような専門的な表現まで、ITエンジニアが海外で必要になる表現を全て1冊に収録。

目次

コミュニケーション編
（挨拶と自己紹介；チャットとメール；会議；プレゼン；プロジェクト管理）

プログラミング編
（プログラミング全般；ペアプログラミング；コードレビュー；クライアント側開発；バックエンド開発；データベース）

求職活動編
（求職；ジョブ・インタビュー）

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ZOZOが一般公開している、GitHub Copilot のテクニック集。コーディングに有効活用するコツがまとまっている。
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【Kindle日替わりセール】
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機械学習スタートアップシリーズ
これならわかる深層学習入門
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頭がいい人のChatGPT＆Copilotの使い方
https://t.co/gF4G1lF9dq

これならわかる深層学習入門：

目次
1章　はじめに
2章　機械学習と深層学習
なぜ深層学習か？/機械学習とは何か/統計入門/機械学習の基礎/表現学習と深層学習の進展
3章　ニューラルネット
神経細胞のネットワーク/形式ニューロン/パーセプトロン/順伝播型ニューラルネットワークの構造/ニューラルネットによる機械学習/活性化関数/なぜ深層とすることが重要なのか
4章　勾配降下法による学習
勾配降下法/改良された勾配降下法/重みパラメータの初期値の取り方/訓練サンプルの前処理/
5章　深層学習の正則化
汎化性能と正則化/重み減衰/早期終了/重み共有/データ拡張とノイズの付加/バギング/ドロップアウト/深層表現のスパース化/バッチ正規化
6章　誤差逆伝播法
パーセプトロンの学習則とデルタ則/誤差逆伝播法/誤差逆伝播法はなぜ早いのか/勾配消失問題，パラメータ爆発とその対応策
7章　自己符号化器
データ圧縮と主成分分析/自己符号化器/スパース自己符号化器/積層自己符号化器と事前学習/デノイジング自己符号化器/収縮自己符号化器
8章　畳み込みニューラルネット
一次視覚野と畳み込み/畳み込みニューラルネット/CNN の誤差逆伝播法/学習済みモデルと転移学習/CNN はどのようなパターンを捉えているのか/脱畳み込みネットワーク/インセプションモジュール
9章　再帰型ニューラルネット
時系列データ/再帰型ニューラルネット/機械翻訳への応用/RNN の問題点/長・短期記憶/再帰型ニューラルネットと自然言語処理
10章　ボルツマンマシン
グラフィカルモデルと確率推論/ボルツマンマシン/ボルツマンマシンの学習と計算量爆発/ギブスサンプリングとボルツマンマシン/平均場近似/制限付きボルツマンマシン/コントラスティブダイバージェンス法とその理論/ディープビリーフネットワーク/ディープボルツマンマシン
11章　深層強化学習
強化学習/関数近似と深層 Q ネット/アタリゲームと DQN/方策学習/アルファ碁
付録　確率の基礎/変分法

頭がいい人のChatGPT＆Copilotの使い方：

＞◎仕事時間が1/3になる！
◎すぐにマネできる！
◎プロの使い方がわかる！

★ChatGPT＆Copilotに対応した本
★初心者からプロまで、わかりやすくお伝え

【プロンプト（入力の仕方）について】
【企画（アイデア出し）の手伝ってもらい方】
【ブレストの仕方】
【プロが使うデータ分析の仕方】

目次
０　頭がいい人のChatGPT＆Copilotの使い方
１　ChatGPT＆Copilotの基礎知識
２　思考を補助してもらう
３　企画書を作ってもらう
４　プレゼンに活かす
５　データ分析を手伝ってもらう
６　可視化を手伝ってもらう
７　プログラミング開発
８　さまざまなGPTs
９　カスタムAIのGPT Builder
１０　さまざまな生成AI

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SEGA社が無料公開している線形代数の入門資料。
具体例や図解が多くて直感的に学べる。

SEGA公式の紹介ページ
https://t.co/aDvBv7XkTr

pdf
https://t.co/JDr3NaCelQ

・ベクトル
・内積, 外積
・行列
・連立一次方程式
・行列式
・線形変換
・逆行列
・基底の変換
・固有値, 固有ベクトル
・対角化
・回転の表現

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機械学習スタートアップシリーズ
ベイズ推論による機械学習入門
https://t.co/k1EemiFGKe

できるGoogle NotebookLM
可能性は無限大！自分専用AIノート活用法
https://t.co/3LFZW5Sk40

ベイズ推論による機械学習入門：

＞最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書！　ベイズ主義機械学習（ベイズ学習）の基本原理にのっとり、「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい！

目次

第1章　機械学習とベイズ学習
機械学習とは
機械学習の代表的なタスク
機械学習の 2 つのアプローチ
確率の基本計算
グラフィカルモデル
ベイズ学習のアプローチ

第2章　基本的な確率分布
期待値
離散確率分布
連続確率分布

第3章　ベイズ推論による学習と予測
学習と予測
離散確率分布の学習と予測
1次元ガウス分布の学習と予測
多次元ガウス分布の学習と予測
線形回帰の例

第4章　混合モデルと近似推論
混合モデルと事後分布の推論
確率分布の近似手法
ポアソン混合モデルにおける推論
ガウス混合モデルにおける推論

第5章　応用モデルの構築と推論
線形次元削減
非負値行列因子分解
隠れマルコフモデル
トピックモデル
テンソル分解
ロジスティック回帰
ニューラルネットワーク

できるGoogle NotebookLM：

＞GeminiやChatGPTなどがインターネットを含む膨大な情報を学習源とするのに対し、NotebookLMはユーザーが提供した資料（PDFやテキスト、音声ファイルなど）だけを情報源とします。このため回答の信頼性が高く、生成AIに不可避のハルシネーションも抑制されています。限られた情報の中から内容を深く読み解き、特定のテーマや資料群を探求するのに向いています。

一方で、NotebookLMは多機能かつ柔軟な設計のため、「どんな資料をアップロードし、どう使えば最大限の効果を発揮できるのか」が分かりづらくなっています。

本書は、そんなNotebookLMの基本的な操作方法から、さまざまな資料を使ったアウトプットの方法まで徹底的に紹介します。また、操作に必要な資料は無料でダウンロードできるため、とりあえずNotebookLMの操作を体験したい、機能を試してみたい人にもおすすめです。

目次

基本編　第1章　NotebookLMの基本操作
基本編　第2章　ソースをもとに情報を生成しよう
基本編　第3章　ノートブックで情報共有しよう
活用編　第4章　情報をすばやくまとめる
活用編　第5章　煩雑な業務を効率化する
活用編　第6章　資料を深堀りして学習に役立てよう

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Gitの背後にある仕組みについて、
図解でわかりやすく解説されている。

Gitの中身
https://t.co/JLR2u47DcZ

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はじめての統計検定2級 テキスト＆問題集
https://t.co/q1ZfxD7Cla

ミックの楽しいSQLパズル　解いて身につくSQLの考え方＆書き方
https://t.co/SV8ie2WXjP

はじめての統計検定2級 テキスト＆問題集：

＞統計は難しい――そんな不安をくつがえす一冊。統計検定(R) 2級の出題範囲を徹底分析し、合格に必要な知識を基礎から体系的に丁寧に解説します。対話形式のやさしい文章で数式の意味や背景、考え方の流れまで自然に理解でき、豊富な図・グラフ・表で抽象的な概念も直感的に整理。各節・各章の確認問題に加え、本試験形式の模擬テストも収録し、理解を得点力へと確実につなげます。独学でも無理なく学習を進められ、インプットからアウトプット、総仕上げまでこの一冊で完結。初心者でも安心して最短ルートで合格を目指せます。

第1章　データの基礎　
第2章　2変数データと時系列データ　
第3章　確率と確率分布　
第4章　正規分布と標本分布　
第5章　統計的推定　
第6章　仮説検定　
第7章　回帰分析と分散分析　
第8章　模擬テスト

ミックの楽しいSQLパズル　解いて身につくSQLの考え方＆書き方：

■第1章　宣言的言語としてのSQL
パズル1-1　データベースの絶対法則――主キー制約
パズル1-2　上司は誰？――参照整合性制約
パズル1-3　アルファベット――正規表現
パズル1-4　タバコは20歳になってから――条件法
パズル1-5　都道府県の切り出し――文字列操作

■第2章　SQLの論理
パズル2-1　作業依頼――全称量化①
パズル2-2　自然数列の生成――再帰と構成
パズル2-3　テーブルのピボット――CASE式
パズル2-4　誕生日が一致しないのは誰だ？――3値論理とNULLの罠
パズル2-5　複数レコードへの条件設定――更新における分岐
パズル2-6　n番目の値――レコードの順序
パズル2-7　列方向の最大値／最小値――NULLの回避

■第3章　SQLの高度な応用
パズル3-1　住所の変遷を追う――再帰とポインタチェイン
パズル3-2　可能な日付の組み合わせ――列の組み合わせ
パズル3-3　重なる期間の結合――特性関数
パズル3-4　期間のコンフリクト検出――境界値トラップ
パズル3-5　存在しない組み合わせ――差集合
パズル3-6　集合の相等性――テーブルのコンペア
パズル3-7　排他的論理和――完全外部結合
パズル3-8　都市間の経路を求める――再帰共通表式
パズル3-9　相互フォローの検出――INTERSECT

■第4章　SQLで数学パズルを解く
パズル4-1　順列――自己非等値結合
パズル4-2　完全数――HAVING句での条件
パズル4-3　ナップザック問題――ビットフラグによるフィルタリング
パズル4-4　素数――全称量化②
パズル4-5　連番の歯抜けを探す――全単射
パズル4-6　連番のカタマリを探す――連続と断絶

■第5章　ウィンドウ関数――SQLで魔法をかける
パズル5-1　移動平均――ウィンドウ関数の基礎
パズル5-2　90%ile 3秒――パーセンタイル
パズル5-3　四分位――NTILE関数
パズル5-4　中央値――ウィンドウ関数の威力
パズル5-5　累計――空のウィンドウ関数が持つ意味
パズル5-6　最頻値――HAVING句の力
パズル5-7　列方向の折りたたみ――IGNORE NULLS

■第6章　SQLで木構造を扱う
パズル6-1　隣接リストモデル
パズル6-2　入れ子集合モデル
パズル6-3　経路列挙モデル
パズル6-4　閉包テーブルモデル

■第7章　卒業試験
パズル7-1　すべての列についての条件指定――全称量化／存在量化
パズル7-2　ピザ屋の売上――順位による選択
パズル7-3　ラベルの読み替え――CASE式の応用
パズル7-4　範囲の重複――次元の拡張
パズル7-5　最小と最大の枝番
パズル7-6　重複行の削除――論理と集合
パズル7-7　累計の逆算――ウィンドウ関数大活躍

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ソニーがYouTubeに無料公開している、
ディープラーニングの入門コース(全14回)

作り込まれたスライドで丁寧に説明してくれる。
各回5分-15分くらいの講義なのでスキマ時間に無理なく見れるのも良い。

Deep Learning入門
https://t.co/ohIVOCjVLj

1. 今Deep Learningに取り組むべき理由
2. Deep Learningとは？
3. Deep Learningでできること
4. Neural Network設計の基礎
5. 層数、ニューロン数を決める指針
6. Neural Networkの多層化テクニック
7. Neural Network学習の仕組み
8. RNNとは？
9. GANとは？
10. 数式なしで理解するLSTM
11. 転移学習
12. 量子化によるNeural Networkのコンパクト化
13. Attention
14. マルチタスク学習

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東大が一般公開している、
ChatGPTの仕組みを丁寧に解説したスライド。

ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
https://t.co/WXboX2VqRW

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ニューラルネットからトランスフォーマーまで、
深層学習について簡潔に解説されている。

今さら聞けないトランスフォーマー
https://t.co/4YYT4hz3Hd

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【Kindle日替わりセール】
今日だけ499円になっている
（紙版の定価は3,080円）

AIとソフトウェアテスト　信頼できるシステムを構築するために
https://t.co/B4oPYThxz3

＞本書は、AIをソフトウェアテストと品質保証の視点から解説し、複雑なAIシステムをどのように信頼のあるシステムにしていくかを読者に示します。

　AIは、その機能品質の担保の難しさというデメリットだけではなく、テスト自動化等々のソフトウェアテストに活用できるというメリットも注目され始めています。本書では、これらについても扱います。また、シフトライトテスト（リリース後にユーザーフィードバックを素早く製品に反映すること）や、AIOps（AIを活用したIT運用管理）といったトピックなど、AIにおける品質保証とテストについても扱います。

●本書の構成
第1章　イントロダクション――Rex Black
第2章　信用できるAIと品質――Adam Leon Smith
第3章　品質とバイアス――James Harold Davenport
第4章　機械学習システムテスト――Adam Leon Smith
第5章　AIベースのテストの自動化――Jeremias Rößler
第6章　ソフトウェアテストのオントロジー――Joanna Isabelle Olszewska
第7章　デジタルツインであるメタバースにおけるシフトライトテスト――Jonathon Wright

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「論文の読み方」についてわかりやすくまとまっている。

新入生向けチュートリアル：文献のサーベイv2
https://t.co/rd4sT5dDFH

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Python入門書のポイントをまとめた長編スライド（378ページ）を著者が無料公開している。基本的なことは網羅されており、図解が豊富でわかりやすい。

1日で基本が身につく! Python超入門
https://t.co/5KInHqjs1a

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ブレインパッド社が無料公開している、SQLの研修資料がわかりやすい。網羅的な長編スライド（150ページ超）で、若干発展的な内容も丁寧に解説されている。

データハンドリングのためのSQL
https://t.co/hDknVPd2LI

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コーディングAIエージェント Claude Code
を使いこなすコツがまとまっている。

Claude Codeベストプラクティスまとめ
https://t.co/gChok0fVKl

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【Kindle日替わりセール】
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ＡＩ時代のプロジェクトマネジメント 導入と実践
https://t.co/X1pRlxKll0

ゼロからわかる！管理職のためのChatGPT実践大全
https://t.co/5TdXl6lK7K

ＡＩ時代のプロジェクトマネジメント 導入と実践：

【目次】
第１章　プロジェクトマネジメントにおけるAIの基礎
第２章　AI駆動型プロジェクトマネジメント
第３章　AI活用によるプロジェクトマネジメントの実践
第４章　安全なAI実装戦略
第５章　AI時代のPMO運営
第６章　プロジェクトマネジメントの未来とAI
付録１　主要なAI ツールとプラットフォーム…
付録２　ChatGPT：PM のためのプロンプト・エンジニアリング

ゼロからわかる！管理職のためのChatGPT実践大全：

【目次】
ここまでできる!　　ChatGPTを“いま”使う10大メリット
はじめに
本書の前提
本書の使い方
Chapter０　いま、管理職にこそChatGPTが必要な理由
Chapter１　一度やれば忘れない！　ChatGPTの基本設定と操作方法編
Chapter２　プレイヤー業務編
Chapter３　管理業務編
Chapter４　社内外のコミュニケーション編
Chapter５　アイデア創出編
Chapter６　データ分析編
Chapter７　社内導入を成功させるコツ
おわりに

付録　かゆいところに手が届く！ChatGPTの便利な使い方集
付録１　すぐに使えるテンプレート集
付録２　困ったときも安心！　ChatGPTトラブルガイド
付録３　知っておきたい法的問題と倫理問題
付録４　まだまだある！　知っておくと便利な機能
付録５　ChatGPTの最新情報はここからキャッチ
付録６　管理職のさらなる成長のために

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プログラミングやソフトウェア開発について、
日本語で無料公開されているテキストのまとめページ
https://t.co/K4RP0f95Ip

プログラミング言語もメジャーなものからマイナーなものまで、日本語版テキストが大量にアップされている。このページを見ておけば、学習するにあたって教材には事欠かないはず。

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【Kindle日替わりセール】
今日だけ499円になっている
（紙版の定価は2,200円）

ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング
https://t.co/w0lYA0Cx6D

＞本書は、プロンプトを構成要素に分解し、その意味を構造化して解説します。
難解な専門用語ではなく、日常的に使う「言葉の力」でAIを動かす方法を、体系的にお伝えします。

＞自動車を運転するにはハンドルやブレーキの操作方法と交通ルールを理解する必要があるように、AIを運転するにはプロンプトとAIの回答を理解する必要があります。
本書はそれらの技術を一つひとつ解説します。

●Chapter1　ChatGPTの世界へようこそ
AIって何？社会にどんな影響があるの？ ChatGPTの基本的な使い 方を学びます。

●Chapter2　プロンプトエンジニアリングの基本
プロンプトの基本要素を学んで、AI との会話の土台を作ります。

●Chapter3　プロンプトの活用テクニック
AIを上手に操るテクニックを身につけます。より効果的な指示の出し方を学びましょう。

●Chapter4　アイデア・論理・意思決定
アイデアを広げたり、論理的に考えたり、決断するときに役立つプロンプトを探ります。

●Chapter5　調査と学習
調べものや日々の学習に使えるプロンプトを紹介します。

●Chapter6　文章の作成と編集
文章を書いたり直したりするときのプロンプトの実践的な使い方を学びます。

●Chapter7　データ分析とアプリ開発
データを分析したり、ブラウザアプリを作ったりするためのプロンプトを紹介します。

●Chapter8　画像・音声・動画を操る
画像・音声・動画などを扱うAIのプロンプトについて学びます。

●Chapter9　AGIとプロンプトエンジニアの展望
AIが変えていく未来と、そこでのプロンプトエンジニアの役割について考察します。

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論文の読み方・書き方がわかりやすくまとまっているガイダンス資料。

論文の読み方・書き方・研究室の過ごし方
https://t.co/K0f7dtCCT7

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金沢工業大が無料公開している数学の解説サイト。高校～学部教養レベルの内容が演習問題・解答付きで解説されている。用語や単元のつながりを可視化してくれるのがおもしろい。

KIT数学ナビゲーション
https://t.co/xO0t5X0R13