あらすじ
最新のAI開発プラットフォームで
機械学習・深層学習・強化学習の
基礎技術を学ぼう！
【本書の概要】
本書はUdemyで大人気の講座
『AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-』をもとにした書籍です。
・機械学習（回帰、k平均法、サポートベクターマシン）
・深層学習（画像識別や画像生成、RNN）
・強化学習（Cart Pole問題、深層強化学習）
といった、AI開発でニーズの高い人工知能技術を、深層学習を中心に解説しています。
また本書ではサンプルを用意していますので、サンプルを動かしながら、AI技術の仕組みを理解できます。
開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
【Google Colaboratoryとは】
ブラウザ上で利用できる機械学習や深層学習向けの開発環境です。
GPUを無料で利用できるので、コードの実行時間を大幅に短縮できます。
【本書ポイント】
・機械学習・深層学習・強化学習の基礎知識を一気に学べる
・Pythonでコードを動かしながら機械学習・深層学習・強化学習の理論を学べる
【対象読者】
・何らかのプログラミング経験のある方
・機械学習・深層学習・強化学習を学ぶ意欲のある方
・高校数学以上の数学知識のある方
【著者プロフィール】
我妻幸長(あづま・ゆきなが)
SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。
人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。
著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。
※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。
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感情タグBEST3
Posted by ブクログ
GenerativeAI関連の技術的話題の理解を深めるためにライブラリを使わずに1から実装しながら読んだ。
Backpropagationのようにわかったつもりになっているものも、いざ数式をもとに書いてみると誤った理解をしている箇所があることがわかった。
SNSを見ていると「○○な論文が発表！！！進化が早すぎるw w w」と毎日のように騒がれているが、改めてみるとRNNやLSTMなど既存の技術の組み合わせなんだなとわかる。
技術背景を理解した上でもブラックボックスな要素が強い領域なのでこれが活かせるかわからないが、ある程度情報のフィルタリングができる程度には基礎的なところは抑えておきたい。
Posted by ブクログ
Pythonを使用しながら人工知能を勉強したい人におすすめ。
【概要】
●ＡＩ開発でニーズの高い人工知能技術を解説
●Pythonでコードを実際に動かしながら（Google Colaboratoryを使用）、ＡＩ技術の仕組みを理解できる。
・機械学習（回帰、ｋ平均法、サポートベクターマシン）
・深層学習（画像識別、画像生成、ＲＮＮ）
・強化学習（Cart Pole問題、深層強化学習）
【感想】
●Pythonを使用して人工知能を勉強する人にはとてもよい本だと思った。
●ＡＩの基礎知識を持たずに読むには難しいかもしれない。
専門分野になると飛躍的な説明が入るため、疑問点があればその都度、やさしい本を読みながら並行して読めばよいと思う。
●数学の基礎を内容に含む。大学の理数系出身者にとっては簡易な内容。数学が得意でなければ、別途、記載内容をネットで調べた方が理解しやすい。
例えば、ｙ＝ｅ（ｘ）は、微分してもｅ（ｘ）になる、など。
●ＣＮＮで書かれているim2colとcol2imは、自分にとって新しい情報だったので読めてよかった。
