城塚音也の作品一覧
「城塚音也」の「決定版ＡＩ 人工知能」「ビジュアル AI（人工知能）」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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-※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。 ●生成AIは、概論を知る段階から実践活用へ これまでのAI活用では、AIに学習させなければならないことが実践のハードルを高くしていたわけだが、汎用的な生成AIにはそういうことが必要なく、活用が比較的容易になった。何よりもChatGPTが有名ではあるが、生成AIには様々な種類があり、その活用事例なども紹介する。 例えば、以下のようなシチュエーションでの使用例が想定される。 ・法律的リスクを先に察知して、企業活動の参考する ・報告書のフォーマットを導き出し、書類作成の時短に役立てる ・アンケート結果をグループ分けして整理する ・キャッチコピーの候補を作り出す など よいことばかりを取り上げるのではなく、「これはできない」といったネガティブ要素もしっかり解説。実践例を多めに掲載している。 【目次】 第１章 生成AIとは 第２章 生成AIのインパクト 第３章 生成AIの課題 第４章 生成AIのビジネス活用方法 第５章 生成AIのトレンド 第６章 生成AIの活用事例 第７章 生成AIのリスク 第８章 生成AIの今後 -
3.3※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。 「おっ! こんなこともできるんだ! ! 」 ●ビジネスや生活にどのような影響があるのか ・群衆から容疑者を見つけ出すには? ・ローンやクレジットカード審査の仕組みとは? ・AIが議事録の要約もやってくれる? ・手書き文字をAIはどうやって認識する? ほか ●最新トレンドを図や写真で紹介! 本書は、見開き2ページで右ページは図表という、サクサク読めることで好評を博している日経文庫ビジュアル版の1冊。図表を多く使い、わかりやすく解説しているのが特長です。 画像認識、音声認識の最新情報も紹介! AIがずいぶんと浸透しつつある中、企業内のAI導入の第一歩についても、やさしく解説します。 -
3.3AIを制する者がビジネスを制する――。 金融、自動車、製造、医療、教育はどう変わるのか。 通算400以上のプロジェクトに携わってきたAIのスペシャリストが徹底解説。 AIを目的化してはいけない。ポイントはあくまでも「AIの技術で、こういうことができないか」という形で考えることにある。 「AIはビジネスのあらゆる場面に適用できる」とご理解いただけたのであれば、本書の目的をいくらかは達成できたといえる。 本書で紹介した幅広い情報は、筆者らが調査、議論、経験を通じて得たものである。（本文より） １章 ＡＩは社会とビジネスをどのように変えるのか ２章 ＡＩの基礎知識 ３章 ＡＩにより変わる産業 ４章 ＡＩにより変わる私たちの仕事 ５章 ビジネスを加速するためのＡＩ戦略 ６章 ＡＩの活用ポイントと法的課題 ７章 ＡＩブームはもう終わる
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
ビジュアル AI（人工知能）
著：城塚 音也
出版社：日本経済新聞出版社
日経文庫 1938
2019年時点のAIの解説です
いまだ、AI=人工知能というのは、誤解を与える名称かとおもいます。
AI=パターンマッチング
機械翻訳が正確な訳文を吐き出してきても、コンピュータがその言語を理解しているわけではない
生物が有する情報処理装置、脳とは、まったくことなる仕組みであり、コンピュータがその対象となる処理系を理解しているわけではないので、人工知能というのはまちがっているのではということです。
現在のAIを支えているのは、GPUなどの情報処理能力の飛躍的な進歩が背景にある
第１次ブームの -
Posted by ブクログ
NTTデータの技術者が書いたAIの解説本。こういう本を出すことができるのはNTTグループの一員たるNTTデータとしての懐の深さを示しているように思う。
この本の内容を執筆して書籍化した理由として、AIについて「何でも回答してくれる便利な技術」という先入観を捨てていただき、本当の意味でAIを理解して欲しい」からだという。確かに、AIは適用領域によって、検索、分類、予測、異常検知、関係性の発見、など多岐にわたる技術の組み合わせであったり、可能性の拡張であったりする。AIということでひとくくりにしてとらえるにはあまりにも広い概念である。
そもそもAIに得意なこと、苦手なこと、をきちんと理解をして -
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Posted by ブクログ
人工知能研究の現状として、機械学習やディープラーニングで何ができて（画像認識や音声認識、コンテンツ作成）何ができない（常識的判断、心情を踏まえたコミュニケーション）のかを明らかにしたうえで、自動運転、製造業、農業、医療、セキュリティ面での活用実態と今後の展望がわかりやすかった。
そして、AIに仕事を奪われると恐れるのではなくAIを活用して生産性を向上させて少子化による人手不足に対応すべきとする姿勢が明確に示されたうえで、企業のAI導入にあたっては、目的の明確化、人材の確保、質·量ともに充実したデータの準備が必須であり、誤りを許容し時間をかけて育成していくことで成果を漸次的に獲得していく姿勢と理 -
