松嶋達也の作品一覧
「松嶋達也」の「深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版」「基盤モデルとロボットの融合 マルチモーダルＡＩでロボットはどう変わるのか」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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3.3AI時代の必携試験、G検定の「公式テキスト」第3版！ 【本書の特徴】 ・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。 ・新シラバスに完全準拠。 ・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。 ・章末問題を一新！分かりやすい解説付き。 ・ディープラーニングに関する入門書としても最適。 【対象読者】 ・G検定を受験しようと思っている人 ・ディープラーニングについて概要を学びたい人 ・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人 ・ChatGPT等生成AIの理解・活用のための知識習得したい人 【G検定とは】 ・内容：ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験。 ・試験方式：知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） ・試験時間：120分、出題数：200問程度 ・日程：年6回（2024年の場合。詳細は公式サイトにて公表） 試験の概要 第1章 人工知能（AI）とは 第2章 人工知能をめぐる動向 第3章 機械学習の具体的手法 第4章 ディープラーニングの概要 第5章 ディープラーニングの要素技術 第6章 ディープラーニングの応用例 第7章 AIの社会実装に向けて 第8章 AIの法律と倫理 Appendix 事例集 産業への応用 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。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。 -
4.1大好評！デジタル時代の必携リテラシー、G検定の「公式テキスト」の改訂版！ 【本書の特徴】 ・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。 ・改訂された新シラバスに完全準拠。 ・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。 ・章末問題を大増量。分かりやすい解説付き。 ・ディープラーニングに関する入門書としても最適。 【対象読者】 ・ G検定を受験しようと思っている人 ・ディープラーニングについて概要を学びたい人 ・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人・DX推進を検討している人 【G検定とは】 ・内容：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する ・試験方式：知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） ・日程：年3回（詳細は公式サイトにて公表） 【目次】 試験の概要 第1章 人工知能（AI）とは 第2章 人工知能をめぐる動向 第3章 人工知能分野の問題 第4章 機械学習の具体的手法 第5章 ディープラーニングの概要 第6章 ディープラーニングの手法 第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて Appendix 事例集 産業への応用 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。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。 -
4.0【岡野原大輔氏 推薦!!】 これまでのロボットには困難だったタスクにどう挑むのか。 「フィジカルAI時代」の中核技術を理解するための指針となる一冊。 ★★生成AIによる大変革、次の主役はロボット！★★ ■ロボットを知らなくても読める！ この大変革の流れを知らずして、AI・情報科学の未来は語れません。 AIに関心のある研究者、エンジニア、マネージャー、起業家―― 技術の潮目をつかみたいすべての人に贈ります。 ■AIが“世界に接する”時代へ！ 生成AIは、いまや言語や画像にとどまりません。 LLMを超え、より大規模でマルチモーダルなモデルが「基盤モデル」です。 それがロボットと結びつき、世界に接するAIが生まれています。 ・「あれ取ってきて」という指示に応答するロボット ・みずからコードを書いて自分を制御するロボット ・未知の環境でも、試行錯誤して成果を出すロボット かつてできなかったことが、基盤モデルの力で実現しています。 ■語り尽くすのは、最前線を走る若きツートップの研究者！ 「そもそも、基盤モデルとは何なのか？」 「基盤モデルでロボットの何が変わるのか？」 「基盤モデルをロボットにどう使うのか？」 技術の本質を捉えたい人に向けて、深く・わかりやすく語り尽くします。 【目次】 第1章 基盤モデルとロボット 第2章 基盤モデルでロボットの何が変わるのか 第3章 これまでのロボット 第4章 基盤モデルができること 第5章 基盤モデルをロボットにどう使うか 第6章 ロボット基盤モデル 第7章 今後の展開
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Posted by ブクログ
LMを代表とする基盤モデル(Foundation Model)がどのようにロボットと合体し、何が可能になって、今どこは課題なのかが複数の論文を概観しながら読者に理解させる形式の Survey論文っぽい本。読む人を選ぶと思う。survey論文退屈な人には刺さらないと思う(良いSurvey論文を読むことはその道を大まかに知ることの一番の近道であるはずだが)。
ロボットにはロボットのデータが必要でそれらがうまい具合にデータセットになっている論文がないことがわかった。一応、大規模かつ多様なものはあるけど、ロボットの身体性とかを考慮したりしたものは存在しない。
知能発達、予測符号化とかとLLMとロボット -
