作品一覧

  • 機械学習工学
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    1巻3,300円 (税込)
    ★機械学習を「工学」として熟成していくために★ 【推薦の言葉】 AIブームの3回目は、機械学習技術が牽引してきた。業務や生活の 中で使われるようになるにつれて、現場や社会における課題に直面 している。機械学習工学を生み出した著者らによる本書は、技術と 現場をつなぎ、普及させていくための羅針盤となる貴重な一冊である。 ――浦本直彦氏(三菱ケミカルグループ、元・人工知能学会会長) 注目の新領域「機械学習工学」の入門書。まずはこの一冊から始めよう! 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。 【主な内容】 巻頭言(丸山宏・PFN) 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)
  • 教養としてのデータサイエンス
    3.5
    1巻1,980円 (税込)
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」に完全準拠した公式テキスト!!◆ 【安宅和人氏(慶應義塾大学教授・ヤフーCSO)推薦!!】 「どこからデータサイエンスを?」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。 ・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。 ・「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。 ・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・AIを習得させることを目的として編纂された。 ・カラーで見やすく、練習問題も充実。 【主な内容】 第1章 [導入] 社会におけるデータ・AI利活用 1.1 社会で起きている変化 (樋口知之) 1.2 社会で活用されているデータ (樋口知之) 1.3 データ・AIの活用領域 (孝忠大輔) 1.4 データ・AI利活用のための技術 (内田誠一) 1.5 データ・AI利活用の現場 (丸山 宏) 1.6 データ・AI利活用の最新動向 (内田誠一) 第2章 [基礎] データリテラシー 2.1 データを読む (川崎能典) 2.2 データを説明する (椎名 洋) 2.3 データを扱う (川崎能典) 第3章 [心得] データ・AI利活用における留意事項 3.1 データ・AIを扱う上での留意事項 (中川裕志) 3.2 データを守る上での留意事項 (佐久間淳)
  • AI事典 初版復刻版
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    1巻999円 (税込)
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「AI黎明期」の伝説の事典、待望の復刻!! 本復刻版は、1988年にUPU社から刊行された初版『AI事典』(ISBN13:978-4946432064 ISBN10:494643206X)を底本とする電子書籍である。初版編集委員会より初版復刊の要請を受け、近代科学社の創立60周年記念事業の一つとして発行する。2003年に共立出版から刊行された『AI事典 第2版』、さらに2019年に近代科学社から刊行された『AI事典 第3版』とあわせた3点の『AI事典』を通観することで、AIの誕生から現在に至る研究の推移や各時代における興味・関心の高いテーマをうかがい知ることができる。
  • 裏側から視るAI 脅威・歴史・倫理
    3.0
    1巻2,420円 (税込)
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 第3次AIブームが到来し、AIが浸透した社会における深刻な課題や問題が取りざたされてきている。中でも2017年にオックスフォード大学から公表された「近未来では人間の仕事の半数がAIで代替される」という話題の影響は強く、AIに仕事を奪われることに警鐘を鳴らす書籍が数多く出版されている。反面、ビジネス面以外の「AIによる不都合な現実」にスポットを当てた類書はまだ少ない。  本書は著者が所属する理研・革新知能総合研究センター 社会における人工知能研究グループの成果をもとに、AIの負の側面の紹介とAI設計・運用における倫理指針を示す構成となっている。第1章ではシンギュラリティ—AIが人間を超える可能性、第2章ではAIに奪われる仕事の範囲、第3章ではAIの発展の歴史、第4章では現状の「弱いAI」がもたらす数々の問題、第5章ではAI倫理を主軸とした社会制度の対応策について解説している。  AIの技術そのものに関する記述は少なく、人間社会におけるAIの影響という観点から執筆されているため、社会学や社会工学分野の読者にも興味を持たれる内容となっている。
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    ビッグデータからAIの手法等の話から入り、統計学を用いたデータの扱いについて立ち戻って行き、そしてまた現在の新しい問題(セキュリティ、AIシステム間のネットワーク、等々)に触れていく。数式の展開よりはストーリーや、データサイエンス概観に重きを置いているので、本書でこの膨大な分野を俯瞰してから、各専門領域に入っていくのが良さそう。とはいえ、扱っている範囲が非常に広いので、初見の話もとても多く学びが多いと思う。

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    2023年12月13日
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    実用書。多様な専門用語を解説する事で、データやAI界隈がどこまで進んでいるか、どんな事を意識しているのかが良くわかる。統計的な基礎知識から、AI倫理などの留意事項まで幅広い。とりわけ今の私に有益だったのは、データ解析の手法や利活用について。実用可能性のヒントを得られた。

    例えば、標準的消費者の行動を数式で表現した消費者行動モデル。これに時間と場所と少数のデモグラフィック情報を条件として与えると購買予測ができる。ビックデータのパターン分類を基礎とするデータドリブン。顧客離反理由を分析するチャーン分析や同時購入傾向を示すをバスケット分析。最適価格を自動決定するダイナミックプライシングという手法な

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    2023年02月18日
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    1回目ざっと読み完了。
    3回は読まないと、中身については理解が追いつかないので
    あと2回。
    概要が書かれているので、全体像をはあくするには良い本ではとおもうけれど
    比較できるものがないので、よくわかりません。

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    2021年10月10日
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    デジタルって何?という基礎の基礎から説明している。教養のレベルにかなり差があってどの層向けかわからない。しかし、ITテクノロジーを始め統計知識、予測モデル、データリテラシー、表の表現方法まで幅広く紹介されている。全部読めば知らないことは結構多いのではと思う。

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    2023年08月09日
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    統計学と情報学の基礎がわかる。

    【概要】
    ●社会におけるデータ・AI利活用
    ●データリテラシー
    ●データ・AI利活用における留意事項

    【感想】
    ●AIと統計学の基礎について書かれている。両者についてこれから勉強しようと思う人は、この本をサラッと読んでそれから専門書に入っていくというのもいいかもしれない。

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    2023年06月10日

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