東大の4年間で教わる経済学、経営学、統計学、マーケティング、金融学、データサイエンスの授業が一冊に凝縮。累計80万部のベストセラーシリーズを図解版でわかりやすく解説。こんなに面白くてためになる本がかつてあったでしょうか！　ビジネスパーソンの必須教養を、楽しみながら身につけてください。 ※本作品は『［図解］大学4年間の経済学が10時間でざっと学べる』（井堀　利宏・著）、『［図解］大学4年間の経営学が10時間でざっと学べる』（高橋　伸夫・著）、『［図解］大学4年間の金融学が10時間でざっと学べる』（植田　和男・著）、『［図解］大学4年間のマーケティングが10時間でざっと学べる』（阿部　誠・著）、『［図解］大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる』（倉田　博史・著）、『［図解］大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』（久野　遼平/木脇　太一・共著）の合本版です。 ※本商品は1冊に全巻を収録した合本形式での配信となります。あらかじめご了承ください。 ※作品の綴じ方向の関係で『［図解］大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』『［図解］大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる』は最終ページから開始されます。お読み頂く際には書籍のリンクより各作品の冒頭に飛ぶことができます。

※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。 データサイエンスって何？　という人から、データサイエンティストを目指す人まで。 基本情報から最新情報までまとめた本書を読めば、最先端の学問がざっと身につく！

本書は初学者がデータサイエンスを理解する上で必要な基礎知識を１冊にまとめたものです。一般的なデータサイエンスの本では省略されがちな前提知識、たとえばハードウェア技術、ソフトウェア技術、アルゴリズムの話なども、データサイエンスとの関連を強調しながら丁寧に解説するように努めました。本書を通じてざっとでもデータサイエンスを支える基礎技術をつかんでいただければ幸いです。とはいえ読者によっては「プログラミングの話は興味ない」「商用利用するわけではないからデータベースの話は関係ない」など、さまざまなニーズがあるでしょう。そうしたニーズにも応えられるように、章ごとになるべく完結するように書かれてそのため好きな箇所から読み進めてもらって構いません。

ベストセラー『大学4年間』シリーズから、ビジネスに即役立つ実学６学問を選りすぐり！　「経済学」「経営学」「統計学」「マーケティング」「金融学」「データサイエンス」は互いに隣接しあった学問。学び直しはもちろん、ビジネスパーソンの必須教養ともいえる知識をこの一冊で身につけてください！ ※本作品は『大学4年間の経済学が10時間でざっと学べる』（井堀　利宏・著）、『大学4年間の経営学が10時間でざっと学べる』（高橋　伸夫・著）、『大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる』（倉田　博史・著）、『大学4年間の金融学が10時間でざっと学べる』（植田　和男・著）、『大学4年間のマーケティングが10時間でざっと学べる』（阿部　誠・著）、『大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』（久野　遼平/木脇　太一・共著）の合本版です。 ※本商品は1冊に全巻を収録した合本形式での配信となります。あらかじめご了承ください。

※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。 実は自然は計算をしている！ 自然界は、私たちが考える以上に様々な手法で計算をしている。 本書は、その計算手法—アルゴリズム—を読み解き、新たな情報処理を確立しようという最先端の試みを、数式を極力避けて平易に解説した。わくわくする最先端の科学・技術に興味のある学部生、大学院生、研究者には必携の書である。

最近毎日のように報道され、日々進歩している人工知能を、多面的に解説した一冊。ニューラルネットワークを含む脳研究と人工知能研究の関係、ＡＩ研究を牽引するＩＴ企業の人工知能がどのように創られているか、脳型コンピュータの可能性、自然界から着想を得て人工知能を生み出す「ナチュラル・コンピューティング」の最前線等をまとめている。また、ニューラルネットワークの精度を高めるきっかけとなった「ディープラーニング」を紹介する「技術解説」も附録。 巻頭言　甘利俊一（東京大学名誉教授） 第１章　人工知能研究と脳研究―歴史と展望 第２章　身近なところで使われる機械学習 第３章　Watson の質問応答からコグニティブ・コンピューティングへ 第４章　脳型コンピュータの可能性 第５章　ナチュラル・コンピューティングと人工知能─アメーバ型コンピュータで探る自然の知能 技術解説　ディープラーニングとは何か？ <著者プロフィール> 第1章　合原 一幸（あいはら・かずゆき） 東京大学生産技術研究所教授、同大学院情報理工学系研究科教授、同大学院工学系研究科教授、理化学研究所AIP 特任顧問。専門はカオス工学、数理工学。 第2章　牧野 貴樹（まきの・たかき） Google Inc. シニアソフトウェアエンジニア。専門はコミュニケーションのシステム論と強化学習。 第3章　金山 博（かなやま・ひろし） 日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所のリサーチ・スタッフ・メンバー。２０１１年に米国のクイズ番組で人間に勝利したWatson のプロジェクトに参画。 第4章　河野 崇（こうの・たかし） 東京大学生産技術研究所准教授、医師。専門はニューロモルフィックハードウェア、神経システムモデリング。 第5章　青野 真士（あおの・まさし） 慶應義塾大学環境情報学部（SFC）准教授、東京工業大学地球生命研究所（ELSI）フェロー。平成28年度文部科学大臣表彰「若手科学者賞」受賞。 技術解説　木脇 太一（きわき・たいち） 東京大学情報理工学系研究科特任助教。専門は機械学習、ニューラルネットワーク学習アルゴリズムの分析。 ※この電子書籍は株式会社ウェッジが刊行した『人工知能はこうして創られる』（2017年9月20日 第１刷）に基づいて制作されました。 ※この電子書籍の全部または一部を無断で複製、転載、改竄、公衆送信すること、および有償無償にかかわらず、本データを第三者に譲渡することを禁じます。

はじめに 第1章◉脳とAI 脳から見た問題解決のメカニズム――酒井邦嘉 数理工学の方法論――合原一幸 次の一手を決めるプロセス――羽生善治 鼎 談――酒井邦嘉/合原一幸/羽生善治 人間とAIの棲み分けと融合 「詰み」とレーサーの感覚の共通点 AIは大局観を持てるか 文脈と共感 機能の理解が課題 解 説――自然と人間――酒井邦嘉 第2章◉AIは人間の脳を超えられるか 座談―酒井邦嘉/辻子美保子/鶴岡慶雅/福井直樹 これまでのAIブーム 自己組織化する脳とコンピュータの進歩 生成文法とAI 第二次AIブームと言語学 AIと言語学の乖離 人間が持つ生得的能力 脳のプリプログラム 自然言語処理研究の現状 学習するゲームソフト AIのクリエイティビティ シンギュラリティのその先 タAIを人間が手放さないこと 解説――想像力と創造力(酒井邦嘉) 第3章◉チョムスキーと脳科学 対 談――福井直樹/酒井邦嘉 神経科学と言語学の接点 チョムスキーの生い立ちと人となり チョムスキーと物理学 生成文法理論の誕生前夜 構造主義との決別 『統辞構造論』の思想的背景 反戦運動と生成意味論の時代 生成音韻論と理論物理学 「規則系としての文法」から原理とパラメータのアプローチへ 次の科学革命 解説――言語と思考(酒井邦嘉) おわりに