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謝辞 - 全チュートリアル
執筆：Joe Austerweil。Tim Burness、Grisha Szep、Kyana Burhite、Hongtao Hao、そして長年にわたり「人間と機械学習」を受講し、このチュートリアルの草稿に対して貴重なフィードバックを提供してくださった多くの学生の皆さんに感謝いたします。
日本語訳を丁寧に見直し、用語の標準化（標本空間）、誤訳の修正、自然な文章への改善を行ってくださったShohei Yoshidaさんに特別な感謝を捧げます。
チュートリアルの内容の洗練とGenJAX接続チュートリアルの生成を支援してくださったamplifier、そして後半の素材——ベイズネットワークの骨格、インタラクティブなウィジェット、および導出の例——の開発と検証に使用したClaude Codeにも感謝いたします。
このチュートリアルシリーズの整備と公開を資金面で支援してくださった日本確率的計算コンソーシアム協会（JPCCA）に深く感謝いたします。
建設的なフィードバック（「X の説明がもっとわかりやすいとよい」「これは素晴らしいリソースなので授業で紹介したい」など何でも歓迎です）がございましたら、メールにてJoeまでご連絡ください。
リソース
GenJAX ドキュメント：
- 公式ドキュメント：gen.dev
- さらなる例：GenJAX GitHub
確率論：
- 本チュートリアルの確率論の章！
- Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers（無料オンライン）
- Allen Downey 著 Think Bayes（初学者向け）