丸山宏の作品一覧
「丸山宏」の「教養としてのデータサイエンス 改訂第２版」「機械学習工学」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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5.02009年発売の『企業の研究者をめざす皆さんへ』の新版。前書から十年の間に著者が経験した東京大学工学系研究科技術経営戦略専攻での技術リーダーシップ講義、統計数理研究所での知見、スタートアップ企業PFNの企業文化、政府関係の委員会や学会で得た情報を加えて、内容をさらに充実させている。 前書は日本IBM東京基礎研究所所長時代に研究員に宛てたレターを解説する形の構成をとったが、本書はレターだけでなく著者が講義で使用したケース事例、ブログや学会誌に寄稿したエッセイも紹介している。 研究の方法、論文の作法、キャリア、マネジメント、知財問題など研究職を希望する学部生や修士・博士課程の学生にとって興味を引く情報が揃い、現役の企業研究者・技術者にとっても読みごたえのある一冊となっている。 -
5.0わが国トップランナー研究陣が贈る入門書。 人工知能（ＡＩ）の発展が人類社会にもたらす変化とは何か――。1960年代、80年代に次いで、現在は3度目の人工知能ブームといわれています。そんな中、日本の第一線のＡＩ研究者らが、仮説や空想ではないＡＩの真実と、私たちの近未来の暮らしを綴りました。「ＡＩが人類を凌駕するシンギュラリティはやってくるのか？」、「ＡＩの進化によってなくなる仕事、残る仕事とは？」、「ＡＩで医療分野はどう変わる？」。そんな期待や不安、疑問に答える22テーマの書き下ろし記事を掲載。さらに、図解の「ビジュアル」ページや「小事典」で深い理解が得られる、新時代のＡＩ入門書です。 -
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4.0※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。 「データサイエンティスト」は世界的に注目されているが、実際にこの職種に就こう、育てよう、また組織としてこの職種を活用していこうと考えた時に、どのよう進めていけばよいのか、新しいがゆえに指標が少ない。本書は著者らの統計数理研究所・IBMコンサルタント部門で培った知見を元に、この仕事を目指す人、育成する人に必要な情報、組織としての活用を分かりやすい事例と整理された内容で理解しやすいよう解説する。 -
3.0※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。 ◆累計5万部を超えるベストセラー改訂！◆ 【安宅和人氏（慶應義塾大学環境情報学部教授・LINEヤフー株式会社シニアストラテジスト）推薦!!】 データ×AIドリブンな時代に何が基礎なのか、それを理解したい人はまずこれを手に取りたい。 ・これからを生き抜くために知っておきたいキーワードが、この一冊でまるわかり！ ・「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」の改訂にあわせ、高等学校「情報1」との連携、生成AIの急速な発展などに対応し、完全準拠の公式テキストがますますパワーアップ！ ・フルカラーで見やすく練習問題も充実！ ・日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説！ 【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） ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。 -
-★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）
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
工学は物を作る設計型学問のため難しい。工学研究の成功は、社会がどのようなモノに価値を見出すかという社会的価値観すなわち哲学に依存する。工学は科学と哲学の要素を同時に内包するdisciplineであり、双方の洞察が不可欠。なお設計型研究は論文は書きにくい。
日本発Chainerは、当初製品価値や差別化要因のため社内に留める説とOSS化説があったが、後者が取られ、結果として技術力で差別化したいPFNに世界から優秀な研究者が集まるに至り、その意味で正解だった。
IBM、キャノン、PFNのような研究開発力の高い企業においても研究を「まとめる」力を持つ人は少ない。論文、製品化、標準化、OSSなどいずれか -
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