伊本貴士の作品一覧
「伊本貴士」の「IoTの全てを網羅した決定版 IoTの教科書」「SMOでWebサイトに人を呼び込む実践マニュアル」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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IoTの全てを網羅した決定版 IoTの教科書
ビジネス・実用
4.01巻2,970円 (税込)IoTを知らずにこれからのビジネスはできない 「IoT」の全てを網羅した決定版！ 日本だけではなく世界が「IoT(Internet of Things、もののインターネット)」の時代に突入しつつあります。IoTの時代には、身の回りのあらゆるものがセンサーや制御装置を介してインターネットにつながり、データを集める。こうして集めたビッグデータを人工知能(AI)を使って分析し、効率や性能を高めます。さらには、新たなサービスを生み出し、これまでにないビジネスモデルを構築する──。IoTは「第4次産業革命」を起こし、既存のビジネスの世界を激変させるとまで言われています。 こうしたIoTの時代には、全てのビジネスパーソンにIoTの基礎的な知識やスキルが必須となります。あらゆるビジネスがIoTをベースに動くため、IoTを知らなければ仕事ができず、時代に取り残される可能性すらあるのです。一方で、IoTという言葉はよく聞くものの、内容が複雑でよく分からないという人が多いというのも現実です。 本書は「IoT」とは何かについて、基礎から体系的に学べる唯一の書です。IoT分野で使われる用語を網羅し、定義はもちろん、図版や事例を多用しつつ分かりやすく解説しました。 第1章から読んで体系的に学ぶことはもちろん、知りたいことがあったときに参照するという使い方もできます。検定試験「IoT検定」の公式本でもあります。 これから本格化するIoT時代を勝ち残りたいビジネスパーソンにとって、決定版となり得る1冊です。 -
ビジネスの構築から最新技術までを網羅 AIの教科書
ビジネス・実用
3.71巻2,970円 (税込)本書は、これから人工知能（AI）を学びたいと考える人に向けたAIの入門書です。エンジニアではない人、すなわち中高生や文系学部の大学生、文系出身のビジネスパーソンや経営者などでも理解できるように、分かりやすくAIの本質や基礎知識を解説しました。AIのビジネスへの活用法からAIの最新技術までをカバーした、「最初に手にすべきAI本」です。 著者は、日本経済新聞社や日経BPのセミナーでAIやIoTの講座を教える人気講師。フジテレビ系列「ホンマでっか！？TV」に評論家として出演もしています。語り口が初心者にも分かりやすいと定評のある著者が、必要最低限のポイントに絞り、できる限り専門用語を使わないように配慮しながら書き上げました。 初心者でも人工知能の本質を短時間で理解できるようにするために、それぞれの状況や理解度に応じて学習できるように3部に分けて構成しています。 第1部（第1章）は「基礎編」です。ここでは、今後、人工知能が中心となる社会で生きていくために必要最低限の知識についてまとめました。 第2部（第2～4章）は「ビジネス編」です。ここでは、ビジネスに人工知能を活用するに当たり、各業界の活用事例や今後どのような使われ方をするのかについて書いています。 第3部は「技術編」です。ここでは、人工知能の仕組みについて解説しています。 本書を読めば、AIに関する一般向けの本にありがちな曖昧すぎてよく分からない、なぜそこにAIを使う必要があるのか理解できないといった疑問を解消できると思います。 -
問題を解いて実力をチェック IoTの問題集
ビジネス・実用
-1巻2,970円 (税込)ビジネスにとってIoT（もののインターネット）の知識が必須の時代になりつつあります。ところが、IoTの知識をどれくらい身に付けているのかを確認する方法がないというのが現実です。 本書は、問題を解くことでIoTの知識のレベルをチェックできる問題集です。問題数は全130問。問題と解答だけではなく、解説を充実させることで、解説を読んで学べるように工夫しました。 IoT分野の用語を網羅しつつ分かりやすく解説した書籍としてロングセラーとなっている「IoTの全てを網羅した決定版 IoTの教科書」の姉妹書で、IoTの教科書の章立てと完全に合致させています。［1］戦略とマネジメント［2］産業システム［3］法律［4］ネットワーク［5］デバイス［6］プラットフォーム［7］データ分析［8］セキュリティー、の8つの分野ごとに問題を掲載しました。問題の後には詳しい解説ページが付いています。IoTの理解度を自ら確認できる書籍は他に類がありません。 使い方はさまざまです。問題に解答して正解か不正解かを確認し、IoTの知識に関して自らの理解水準を客観的に知ることはもちろん、管理者や教育担当者が社員や学生の理解度を客観的に評価・計測するための教育ツールとして使うこともできます。解説を読んで学ぶことで、IoTの各分野における重要なポイントを手早く身に付ける使い方も可能です。 「IoTの教科書」で学んだ後に、IoTの問題集の問題に挑戦するのが標準的な使い方、あるいは、IoTの問題集に取り組んで苦手分野を把握した後、その分野の章についてIoTの教科書で基礎から学び直すという使い方もできます。「IoT検定」にも準拠しているため、同検定の対策にも使えます。 -
SMOでWebサイトに人を呼び込む実践マニュアル
ビジネス・実用
-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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 Webサイトにおけるソーシャルメディア対策の方法を徹底解説 本書は、WebデザイナーやWebエンジニア、Webサイト担当者など、Webサイト制作に携わるすべての人を対象とした、SMO(ソーシャルメディア最適化)によるソーシャルメディア対策の実践書です。SMOとは、ソーシャルメディアと連携してWebサイトへのアクセスや評価を向上するための技術です。 本書では、このSMOによるソーシャルメディア対策の方法、具体的には、FacebookやTwitterなどが提供する連携ボタン・部品のWebページへの設置やカスタマイズ、JavaScriptによるTwitterとのAPI連携、CMSでのソーシャル連携、OGP(オープングラフプロトコル)によるソーシャルグラフの活用、SMOの効果測定などについて詳しく解説していきます。ソーシャルメディアを活用して、Webサイトへ効果的に人を集めるための具体的な手順、テクニックをわかりやすく紹介します。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
ＡＩの網羅本 ＡＩとはどんなものかをぼんやりと理解できるのを目的として読みました。第５章と第６章がキモです
使われ方ではなく、仕組みをメインに気が付いたこと。
・人工知能とは「統計学における確率論の理論に基づいたモデル生成を行うツール」である
・人工知能には、膨大なデータを前提をする
・人工知能は、脳のシナプスをモデルとした、ニューラルネットワークというアルゴリズムを利用している
・現在の人工知能が得意とする分野は、膨大な情報を含むデータから特定のものを認識するパターン認識
・人工知能ができる分析は、統計的回帰と、分類である
・人工知能のレベルは５段階
レベル１ 人工知能によるアドバイス
レベル２ 人工知能によるチェック
レベル３ 人工知能による人への指示
レベル４ 一部置き換え
レベル５ 完全置き換え
・人工知能を理解するには、基礎数学が必要。
ブール代数、行列（線形代数）、微積分、確率統計
・ニューラルネットワーク （入力層）ー（中間層）ー（出力層）
行列の演算を繰り返していく
・中間層をたくさん配置したものが、深層学習
・機械学習はデータをどう用意するかで分類できる
教師あり学習 モデルとなるデータを事前に用意する
教師なし学習 分析する膨大なデータを利用する
強化学習 自動で採点できる場合に利用し、採点結果で精度を向上
過学習 正解につかずけない時に修正する
（ドロップアウト、畳み込みニューラルネットワーク、オートエンコーダ）
・機械学習のアルゴリズム デシジョンツリー、単回帰、重回帰、遺伝的アルゴリズム、Ｋ平均法
・人工知能を開発するツール
Ｐｙｔｈｏｎ（ＡＩに使うライブラリーが豊富）
ＧＰＵ（グラフィックプロセッサ）画像処理、ＮＶＩＤＩＡ
ＡＳＩＣ（集積回路）、ＴＰＵ
クラウド：ＡＷＳなど
・ＡｌｐｈａＧＯに使われたアルゴリズム さまざまなアルゴリズムが使われている
ポリシーネットワーク
教師あり ＳＬポリシーネットワーク
強化学習 ＲＬポリシーネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク 次の一手
バリューネットワーク
モンテカルロ木探索 短い時間で、候補手をえらぶ、秒読む対策
目次は、以下です
はじめに
第１章 基礎編 人工知能（ＡＩ）の世界
１．１ 人工知能とは何なのか
１．２ 人工知能の価値
１．３ 人工知能は職を奪うのか
１．４ 人工知能は世界をどう変えるのか
第２章 ビジネス編 産業別に見た人工知能事例と未来予想図
２．１ 製造業の人工知能活用と予想図（製品開発編）
２．２ 製造業の人工知能活用と予想図（生産管理編）
２．３ 自動車産業の人工知能活用
２．４ 農業・漁業・畜産業の人工知能活用
２．５ 医療の人工知能活用と未来予想図
２．６ 建設業の人工知能活用と未来予想図
２．７ 金融業の人工知能活用と未来予想図
２．８ 小売業の人工知能活用と未来予想図
第３章 ビジネス編 人工知能活用に関する国の施策
３．１ エネルギーとスマートグリッド
３．２ スマートシティ
３．３ データ流通の現状と課題
第４章 ビジネス編 人工知能プロジェクトの進め方と注意点
４．１ 人工知能プロジェクトの企画
４．２ データ収集と管理
４．３ 人材不足という問題の解決方法
第５章 技術編 機械学習～これまでの人工知能と歴史～
５．１ 人工知能を学ぶ前の必須知識
５．２ 人工知能の歴史
５．３ 機械学習ができること
５．４ データセットによる分析例
５．５ 学習
５．６ 機械学習のアルゴリズム
第６章 技術編 ディープラーニング ～現在の人工知能～
６．１ ニューラルネットワーク
６．２ 誤差逆伝播（バックプロバゲーション）
６．３ 深層学習（ディープラーニング）
６．４ 畳み込みニューラルネットワーク
第７章 技術編 人工知能開発と運用管理
７．１ 人工知能の設計
７．２ 人工知能の運用監視
７．３ Ｐｈｙｔｈｏｎ言語
７．４ データ分析に必須のＰｙｔｈｏｎのパッケージ
７．５ 人工知能関連ライブラリー
７．６ 人工知能を動作させるプラットフォーム
７．７ ハードウエアとプラットフォーム
第８章 技術編 人工知能の最新技術 ～これからの人工知能～
８．１ リカレントニューラルネットワーク
８．２ 強化学習の歴史とＤＱＮ
８．３ ＡｌｐｈａＧＯとＡｌｐｈａＧＯ Ｚｅｒｏ
８．４ Ａ３Ｃ
８．５ ＧＡＮｓ
８．６ ＢＥＲＴ
８．７ ソーシャルデータの活用
８．８ カプセルネットワーク
第９章 人工知能開発に関するいろいろなＦＡＱ
９．１ 人工知能に関する一般的な質問
９．２ 人工知能の懸念点に関する質問
９．３ 企業の人工知能活用に関する質問
９．４ 暮らしに関する質問
９．５ 人工知能の人材育成と教育に関する質問
９．６ 人工知能の未来に関する質問
おわりに -
Posted by ブクログ
図鑑 まじめに一言一句よんでいないけどおもしろかった。
頭出しのインデックスがならんでいて、興味深い分野は、別の書籍で深堀りすればいいと思いました。
＜気になった部分＞
■戦略とマネジメント：”人材育成と企業間連携”：ＩＰＡのスキル標準、クラウドファンディング、クラウドソーシング。ここのカテゴリーか気になった。★
■産業システム：キモ：系全体の説明の部分、具体でわかりやすかった。農業システムのところで、ネットワークの種別と伝送速度があったのはよかった。★★
■ネットワーク：無線規格のところここもありがたかった。★
■デバイス：基盤とセンサーなどわかりやすい分類。★★
■プラットフォーム：フレームワークと言語の解説。★
■データ分析：ＮｏＳＱＬデータベースと、機械学習、統計の説明と混在しているのが気になった。★
構成は、以下です。
第１章 戦略とマネジメント ★
１．１ 戦略・企画
１．２ プロジェクトマネジメント
１．３ 人材育成と企業間連携
第２章 産業システム ★★
２．１ エネルギー関連のＩｏＴ
２．２ 身近なＩｏＴ
２．３ 産業界のＩｏＴ
２．４ 海外におけるＩｏＴプロジェクト
２．５ ＩｏＴ関係の標準規格
第３章 法律
３．１ 通信関連の法律
３．２ 製造および航空法に関する法律
３．３ ライセンス
第４章 ネットワーク ★
４．１ データ送信プロトコル
４．２ ＷＡＮおよびＬＡＮ
４．３ ＰＡＮ
第５章 デバイス ★★
５．１ 制御装置
５．２ マイクロコントローラ
５．３ 入出力
５．４ ＩｏＴデバイスを動かすための仕組み
５．５ アクチェエーター
５．６ 電源と実装技術・製造技術
５．７ アナログ信号のセンサー
５．８ デジタル処理のセンサー
５．９ スマートフォン
第６章 プラットフォーム ★
６．１ クラウド
６．２ 分散処理
６．３ データ処理
第７章 データ分析 ★
７．１ データベース
７，２ 機械学習
第８章 セキュリティー
８．１ 暗号化
８．２ 攻撃対策
８．３ 認証技術
８．４ 監視・運用 -
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