日本ディープラーニング協会の作品一覧
「日本ディープラーニング協会」の「ディープラーニング活用の教科書」「ディープラーニング活用の教科書 実践編」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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ディープラーニング活用の教科書 実践編
ビジネス・実用
3.01巻1,980円 (税込)日本ディープラーニング協会 監修 ディープラーニングをビジネスに生かす知識を問われる 同協会のG検定(ジェネラリスト) 推薦図書 松尾豊・同協会理事長による「ディープラーニング技術年表」収録 ディープラーニングは確かに実際のビジネスに溶け込み、商品やサービスでの活用が始まっています。 それによって業績を向上させた企業もあれば、社会課題の解決に結びつけている会社も実在します。 その最先端の実践的な事例を紹介しました。本書に「実践編」と付したのはこうした理由からです。 本書の最大の特徴の1つが、「ディープラーニングビジネス活用アワード」の受賞6プロジェクト全てを子細なケーススタディで紹介していることです。 日本ディープラーニング協会と一緒に、2019年春から準備を進めてきたものです。 エントリーはやや大手企業に偏重したきらいはありましたが、まさに腕自慢の実力派ぞろいでした。 受賞6事例を含めた計26事例を、本書ではディープラーニング活用の効果で4つに分けました。 「商品開発・業界構造を変える」「消費者のデマンドに応える」「働き方を改革する」「不正・異常を検知、社会課題を解決する」。 また資料的価値が高い、日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊氏がまとめた「ディープラーニング技術年表」そして「インターネットでいうと1998年」も収録。 全編にわたって同協会の理事が一文字ずつ、とりわけ技術的な側面からアドバイスしてくれた貴重な書である。 ぜひご覧になっていただきたい。 -
ディープラーニング活用の教科書
ビジネス・実用
3.61巻1,980円 (税込)インターネットに遅れること20年、ディープラーニングは、 「汎用目的技術」の1つとして、あらゆる産業を変えていくとみられています。 汎用目的技術とは、古くは動物の家畜化、車輪、印刷の発明から、鉄道、電気、 自動車、インターネットまで「原理は単純で汎用的でさまざまなことに利用できる」 技術のことをいいます。 本書は、ディープラーニングが与えるインパクトを事例を基に解説します。 第1章では、東京大学大学院工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏が描く 「ディープラーニングをベースにしたAIの技術的発展」（ロードマップ）を解説。 第2～5章ではこのロードマップを基に国内の先進事例を分類して紹介していきます。 カツ丼の盛り付けを判定、泳ぐマグロの数を数える、クリーニング衣類を判別、 文章の校閲、河川の護岸の傷判定、送電線の異常検知、道路下の空洞を探る、 タクシーの乗客数予測、テレビCMの効果を予測、お弁当の盛り付け、重機で自動掘削、 白黒映像の色付け、仮想アイドル画像の生成、プロ並みアナウンサー、人の話し方を まねる……続々登場する、こうしたディープラーニングの驚異の活用法が分かります。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
会社でAI（Copilot）を使えと言われているが、業務で必要なのはそれじゃないような…と思ってたどりついた本。
これは、人間が画像から読み取って判断する諸々を、たくさんのサンプル画像から勉強させ、同様の働きができるAIを作ろうという実例を挙げている。その35社とはどこか。どの会社でどのように役立てているか、また、そのAIの導入やサービスの提供にかかわっている会社はどの会社なのか。
2018年出版のため、現在はもっと進んでいるとは思うが、AIがどのように導入され使われるかを知らない人にとっては十分すぎる内容だ。残念ながら私が関わっている業務は画像から学習させる領域のものではないが、AIを実際に導入するにあたっての考え方や進め方まで、学べるものはたくさんあった。まだAIがよくわかってない人間のレビューですが、AIをどのように利用するか、まだわからないところがたくさんあるのは私だけではないだろう。AIがどのように使われるのか、実例を知りたいならこの本を読むべき。同時に、画像から学習する以外のAIの使い方については、これ以外の本も読むべきかと思います。
本の内容からズレるが、ここで取り上げられている会社は、AI活用企業またはAI関連企業として、投資の対象として検討するに値する会社なのではないだろうか。わたしはそのようにも考えました。
これの実践編（茶色の本）は実例がもっと詳細に書かれているようだ。そっちも読みたいのだが、おそらく時間をかけてじっくり読むべき本で、そのような時間がとれるかどうか。そんなふうに考えていると、AI最先端はどんどん変化し、本の内容が陳腐化することよりも、自分がついていけなくなるのが心配ですけどね。 -
Posted by ブクログ
ネタバレディープラーニング（DL)のビジネス活用事例や導入時のポイントに触れた本。
・DLは「汎用目的技術」であり、あらゆることに利用可能。
汎用目的技術：原理が単純で汎用的で様々なことに利用可能。
・DLはすでにコモディティ化しているため、ビジネスへの応用力・構想力が問われるフェーズにきている。
・データだけに依存するとグローバル企業に勝てない。データとモノをつなげることやいかにユニークなデータを集めれられるかがカギ。
・今、急速に進化しているのはマルチモーダルな認識。
・DLで100％こなそうとするのではなく、タスクを分割したり、人間がどうやってヘッジするかを考える。
・どの水準になったらビジネス活用が可能か考えておく。
・データが重要になるビジネスにおいては、どうやってデータを獲得するかがビジネス上の肝であり、データが集まるよう「必然性」を工夫できるかも考えるべき
・AI活用で重要なこと：「経営のイマジネーション」「ビジネスインパクトと費用の試算」「多産多死を前提に、チャレンジを続ける」
何度も出てくるのは、「AIは道具であり、どう使うか(どんな課題を解決したいのか)が大切。現場を知っていて課題設定力があり、AIの使い方を知っている人材が重要」というメッセージ。
言うのは簡単だけど、やってみないとわからないこ上申してやるのは、崖から飛び降りるぐらい怖いなー。 -
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