岡野原大輔の作品一覧
「岡野原大輔」の「ヒトとＡＩ」「AI技術の最前線 これからのAIを読み解く先端技術73」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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ヒトとＡＩ
ビジネス・実用
4.31巻1,034円 (税込)ＡＩと共に生きるうえで，私たちは自己の再定義と社会の再設計を迫られている．ＡＩが知の領域に組み込まれるなかで，仕事や教育のあり方はどのように変化し，経済や文化の枠組みはいかに再編されるのか．そしてヒトという存在の何が変わり，何が変わらないのか．ポストＡＩ時代の見取り図を第一人者が提示する． -
対称性と機械学習
ビジネス・実用
-1巻4,400円 (税込)世界は対称性にあふれている．入力に対する構造的な変換に対して不変であるのが対称性で，物理世界を扱う機械学習で効率的な学習を実現し，未知の状況にも対応できるようになるために欠かせない概念だ．本書は関係する数学を基礎から解説した上で，対称性が機械学習の文脈でどのように表されるのかを示し，利用する手法を紹介する．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません． -
生成ＡＩのしくみ 〈流れ〉が画像・音声・動画をつくる
ビジネス・実用
3.81巻1,650円 (税込)水面に書いたインク文字が広がっていく過程を逆向きに再生できれば文字が浮かび上がる――〈流れ〉が生成ＡＩの核心となるアイデアだ．高次元空間とはどんな世界なのか，拡散モデルなどの流れの数理はどのように生成ＡＩを実現したのか．ＡＩ実装で先端を行く著者が，数式ではなく言葉で，重要な概念の意味を伝える画期的入門書！ -
大規模言語モデルは新たな知能か ＣｈａｔＧＰＴが変えた世界
ビジネス・実用
3.71巻1,540円 (税込)対話型サービスＣｈａｔＧＰＴは驚きをもって迎えられ，ＩＴ企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある．それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか．何が可能となり，どんな影響が考えられるのか．人の言語獲得の謎も解き明かすのか．新たな知能の正負両面をみつめ，今後の付き合い方を考える． -
拡散モデル データ生成技術の数理
ビジネス・実用
-1巻3,520円 (税込)テキストに対応する画像を生成する――従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルの技術が注目されている．現在，最高の性能を発揮し，画像・動画・音声・化合物の生成など，多様な応用が期待されているのが拡散モデルである．その数理の心から課題までを世界に先駆けて解説し，理論のさらなる発展を追究する．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません． -
AI技術の最前線 これからのAIを読み解く先端技術73
ビジネス・実用
3.51巻3,850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。 世界のAI技術の今を“手加減なし"で執筆! ディープラーニングを中心としたAI技術の真髄を説く本気の解説書 日本を代表するAIベンチャーの共同創業者が7年間にわたり、第一線のエンジニア向けに手加減なしで書き続けた『日経Robotics』誌のAI解説人気連載が待望の書籍化。次々と常識が書き換わり続けるAI技術が今後どうなっていくのか。その将来を占う最先端技術を、73のテーマで解説します。 学習の仕組み、各種モデル・アーキテクチャ、そして各種アプリケーションまで網羅的に解説。この1冊を読めば、今、世界のAI技術がどのようになっているのか、世界の先端企業や研究者がAI技術の謎をどのように解明し活用しようとしているか、その現場が分かります。ディープラーニング技術の基礎を学んだ方が、最先端をキャッチアップするために最適な一冊です。 -
ディープラーニングを支える技術〈2〉——ニューラルネットワーク最大の謎
ビジネス・実用
4.51巻3,278円 (税込)※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12812-8)も合わせてご覧ください。 初学者の方々に向け，ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。 ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており，スマートフォンからIoT，クラウドに至るまで幅広い領域で，画像，音声，言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し，目覚ましい進展をもたらしています。 ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き，本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて，将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして，「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして，4つのテーマのもと，ディープラーニングや人工知能について課題を整理し，今後を考えていきます。 多様な問題を一つのアプローチ，アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段と進化していく将来につながる，長く役立つ原理，原則，考え方を紐解く1冊です。 -
ディープラーニングを支える技術——「正解」を導くメカニズム［技術基礎］
ビジネス・実用
4.21巻2,948円 (税込)初学者の方々に向けた，ディープラーニングの技術解説書。 2012年に一般画像分類コンテスト（ILSVRC）で衝撃的な性能を達成したAlexNetの登場以来，急速な進化を遂げているディープラーニング。現在の人工知能/AIの発展の中核を担っており，スマートフォンからIoT，クラウドに至るまで幅広い領域で，画像，音声，言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し，目覚ましい進展をもたらしています。一方，その成長の過程は決して一筋縄ではなく，無数の試行錯誤がありました。 本書では，ディープラーニングの「今」に焦点を当て，「基本機能」を中核に技術面から可能な限り正確にまとめ，どのようなしくみで動いているのか，どのような問題に使えるのか，何が難しいのかまで平易に解説。 多くの問題を一つのアプローチ，アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段とパワーアップしていく将来につながる，長く役立つ原理，原則，考え方を平易に紐解く1冊です。 -
Learn or Die 死ぬ気で学べ プリファードネットワークスの挑戦
ビジネス・実用
3.91巻1,650円 (税込)プリファードネットワークス、通称PFN。 2019年、日本ベンチャー大賞受賞。日本屈指のユニコーン企業。2014年の創業（2006年にPFI創業、2014年にPFN設立）以来、錚々たるリーディングカンパニーの数々と共同研究を重ね、自動運転、パーソナルロボット、がん診断にはじまるバイオヘルスケア等々の課題解決に挑む、天才技術者集団――。 新聞や雑誌で語られるPFN像といえば、こんなところだろう。 しかし、実際のところPFNは何をしているのか。若き創業者たち（本書の著者、西川徹社長と岡野原大輔副社長）は何を考え、どんな未来を描いているのか。 本書では２人の創業者が、ベールに包まれていたPFNの仕事、そこで働く人々の描く未来、深層学習の可能性までつまびらかにする。 ・天才集団とすら呼ばれているのに、なぜ「Learn or Die 死ぬ気で学べ」なのか 彼らは答える。PFNが挑戦しているのは変化の大きな分野であり、その中で最先端であり続けるためには、学ぶことが唯一の方法だ。未来を切り拓くために、私たちは、学び続けなければならない。 ・パーソナルロボットの夢はこれまでに何度も語られてきたが実現していない。本気で作ろうとしているのか。 彼らは答える。もちろん可能性があるからやっている。私たちは、できるとわかっていること、誰でも実現できることはやらない。 ・日本を代表するスタートアップ企業と聞けば、カラフルで華やかなオフィスが想像されるが、飾り気がない。なぜか。 彼らは答える。PFNには、洒落たオフィスにお金をかけるなら、性能のいいコンピュータが１台欲しいと思う人しかいない。 ――９割にも及ぶ失敗を推奨し、成功率10％以下の仕事に挑み続けるPFNの思考とは？ -
深層学習
ビジネス・実用
-1巻3,850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。 深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。 -
値引きあり
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
AI研究の第一線に立つ著者が、AIと人間の知能の違いを出発点に、仕事、教育、経済、社会制度の将来までを幅広く論じた一冊。技術的な解説にとどまらず、AIの普及によって人間の役割がどう変わるのかを考察している点が興味深い。
とりわけ考えさせられたのは、AIエージェントの発展に伴う「委任と責任」の問題である。AIが自律的に仕事を遂行するようになれば、人間は作業の過程に逐一介入する必要がなくなる。しかし、仕事を委ねることは、その結果に対する責任まで手放すことを意味しない。
ちょうど韓国映画『新しき世界』を観たところだったので、潜入捜査官を利用しながら責任を引き受けようとしない警察組織の姿が重なった。経済学でいうプリンシパル＝エージェント問題は、通常、委任された側の機会主義的行動に注目する。しかし、委任する側もまた機会主義的に振る舞う可能性がある。AIの時代には、こちらの問題も重要になるのではないか。
AIが何をできるようになるかという技術的な予測以上に、AIに何を任せ、何を人間の判断と責任のもとに残すべきか。本書は、その問いを考えるための格好の手引きである。AIの専門知識がなくても読み進められる、示唆に富んだ新書だった。 -
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