■■■緊急特集　石破首相の煉獄■■■ ◎自民党崩壊　久米晃　曽我豪　中北浩爾 ◎永田町の常識に囚われた森山の罪　赤坂太郎 ◎旧統一教会の自民選挙支援「極秘資料」の衝撃　鈴木エイト ◎生誕150年　危機の宰相チャーチルの名言に学べ　中西輝政 ◎真珠湾奇襲　山本五十六名将伝説を検証する 保阪正康　戸高一成　大木毅　香田洋二　新浪剛史　楠木建 【特集　アベノミクスvsイシバノミクス】 ◎経済オンチくらいがちょうどいい　陣内了 ◎解雇規制が大量の非正規を生んだ　大竹文雄 ◎「地方創生」コンサルには気を付けろ　藻谷浩介 【スペシャル特集　あなたに見てほしい映画　ジャンル別ガイド】 ミュージカル映画　宮澤エマ／韓国映画　國村隼／アウトロー映画　伊藤彰彦／ クセモノ俳優映画　芝山幹郎／愛と恐怖の映画　中野京子／アニメ映画　本田雄／ 女優の映画　石井妙子／戦争映画　山下裕貴／スパイ映画　北村滋／ サイレント映画　内藤篤 ◎選考座談会　昭和万謡集　ベスト１００歌謡曲 五木寛之　藤原正彦　内館牧子　ジュディ・オング　片山杜秀　酒井順子 ◎特別寄稿　ＡＩで亡き母を蘇らせたら　平野啓一郎 ◎グラビア　日本の顔　平野啓一郎 ◎創業者２人が本音トーク　ドンキとニトリで、めざせ地球制覇！ 安田隆夫　似鳥昭雄 ◎囲碁世界一　世界制覇のためのモデルチェンジ　一力遼 ◎美智子さま90歳「愛と犠牲は不可分」　末盛千枝子 ◎山崎豊子生誕１００年「おばは妖怪でした」 山崎定樹　小八木利子　香西順子　山崎泰 ◎５つの臓器のアンチエイジング　取材・構成　長田昭二 膵臓　まずは歯周病対策を 心臓　緑と茶色の食品を摂ろう 肺　誤嚥予防はカラオケから 大腸・小腸　筋力強化で排便改善を 腎臓　65歳でタンパク食の摂り方を変える ◎第七十二回菊池寛賞発表 【新連載】 ◎言霊のもちぐされ2　勝手に総裁戦観戦記 山田詠美　 【連載】 ◎「お笑い社長繁盛記」最終回　コンプラ研修に全員集合！ 太田光代 ◎短期集中連載　「山あり谷ありバンカーあり」最終回 世界４大ツアー優勝の鍵は体力・家族・鈍感力　青木功 ◎地図を持たない旅人8　大栗博司 ◎ムーンサルトは寝て待て17　内館牧子 ◎記者は天国に行けない35　清武英利 ◎日本の地下水脈49　保阪正康 ◎有働由美子対談71　山極壽一（総合地球環境学研究所 所長） ◎眠れぬおまえに遠くの夜を4　桐野夏生　……ほか

AI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。

「人工知能の巨人」が放つ「なぜ？の科学」の革命的な入門書！ 「私自身、この本の解説を書くことが憚られるくらいの凄い内容」 ――松尾豊氏（人工知能学者・東大大学院教授）絶賛！ 米Amazonでは1256レビュー、4.5★。ポピュラーサイエンスの世界的ベストセラー！ ・今までの統計学では答えられなかった「なぜ？の科学」とは？ ・それは３段の「因果のはしご」を使って説明できる ・著者は人工知能界のノーベル賞にあたるチューリング賞受賞！ ・現在のデータ主義には限界がある。それを乗り越える「因果推論」とは？ ・その商品が売れた理由をどう分析し、新たな儲けにつなげるか？ ・公衆衛生におけるベストな選択肢の考え方とは？ ・人間のように考えられる人工知能＝強いAIはつくれるか？ ・そもそも私たち人間はどのように「因果関係」を考えているのか？ 統計学とデータ分析を超えた新たな学問の誕生！ 人工知能と人類の未来を知るために、なくてはならない一冊。 データ分析、マーケティング、意思決定に携わるビジネスパーソンも必読！

キャリアの成功とは何だろうか。 キャリア形成コンサルタントの著者は、 次の3つが達成された状態だという。 すなわち、 （１）自分が職業人生で達成したい使命が明確になる、 （２）その使命の達成を自分の職業とできる、 （３）職業人生におけるコントロールを自分で握る、である。 そのために最も必要なのが、実はリーダーシップであると説く。

機械学習を心理学の見地から展望 インターネットが著しく発展し、膨大なデータを如何にして処理すべきかが問われるようになって、ビッグデータサイエンスに注目が集まるようになりました。大量の画像から「ネコ」を認識するニューラルネットワークがニューヨークタイムスのトップ記事になって話題を集めたのも記憶に新しいところです。ディープラーニングは大量のデータから情報を取捨選択して行動を決定している人間の情報処理過程に学びながら、性能を向上させてきました。機械学習に対して、心理学からどのような展望が描けるのでしょうか。機械学習から心理学へは、どのようなフィードバックが期待できるのでしょうか。本書は、ディープラーニングの基礎知識を懇切に解説したうえで、機械学習を心理学の見地から展望します。 【目次】 ディープラーニング、ビッグデータ、機械学習――目次 第1章 プロローグ 1・1 ディープラーニング，ビッグデータ，および機械学習 1・2 本書の想定する読者 1・3 本書の構成と特徴 第2章 第三次ニューロブーム前 2・1 形式ニューロンのモデル 2・2 ホップフィールドモデル 2・3 多層パーセプトロン 2・4 サポートベクターマシン 2・5 多層化へ 2・6 たかがネコでなぜそんなに騒ぐのか？ 第3章 巨人の肩 3・1 直系尊属ネオコグニトロン 3・2 3層パーセプトロンの近似定理 第4章 心理学の来し方 4・1 伏魔殿 4・2 視覚情報処理 4・3 ピアジェの認知発達 4・4 言語獲得 第5章 ディープラーニング 5・1 制限ボルツマンマシン 5・2 コントラスティブダイバージェンス 5・3 自動符号化（オートエンコーダ） 5・4 畳み込みネットワーク 5・5 ドロップアウト 5・6 中間層の意味 5・7 カリキュラム学習 5・8 黒魔法 他 【著者】 浅川 伸一 東京女子大学情報処理センター

うつけ（ばか者）とよばれた少年・信長は、わくにはまらない革新的な考えの持ち主だった。桶狭間の戦いや長篠の戦いなど、新しい戦法で混乱の戦国時代にめきめきと頭角を現していく。はたして信長は天下統一することはできるのか…!? ■『織田信長』監修 山本博文先生のポイント紹介 尾張（愛知県）・美濃（岐阜県）を支配下に入れた織田信長は、足利義昭を奉じて京都に上り、周囲の戦国大名を打ち破り、義昭も追放してほぼ天下を手中にします。その生涯は戦いの連続で、今回の人物伝では、駿河の今川義元を討った桶狭間の戦い、鉄砲を有効に使って武田勝頼を撃退した長篠の戦いなど、信長の多くの戦いを、確かな史料で再現しています。なぜ信長が強かったのかを考えながら読んでください。 ■目次 第１章　大うつけとよばれた男 第２章　「天下布武」のはじまり 第３章　信長包囲網 第４章　宿敵・武田との戦い 第５章　本能寺の変

※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。 社会のさまざまな場面で使われるようになった人工知能（AI）。AIは，気づかないうちに私たちの社会や生活に深く入り込んでいて，多くの恩恵がもたらされるとともに，さまざまな課題も発生しています。本書は，社会を映す「鏡」でもあるAIについて，深層学習など技術の基本から，公平性や不平等，監視と安全のトレードオフ，分断やフェイクニュースといった社会の問題に対する影響と課題までをマンガとイラストでわかりやすく解説しました。AIというレンズを通して，今の私たちの社会を見つめなおし，技術とのかかわり方を考える1冊です。

【松尾豊氏推薦！】人工知能が社会に浸透するとき、どのような変化が起こるのか。汎用人工知能、自動運転車、仕事が奪われる、自律型兵器などをめぐる議論のほかにも、考えておくべきポイントはないだろうか。本書では人工知能に関わる論点を、技術開発者、政策立案者、ユーザ、法・倫理関係者などの立場に分けて、具体的な事例とともに整理。そのうえで、多様なステークホルダーをつなぐための対話を経て見えてきた、人工知能と社会の関係の地図を描き出す。楽観論にも悲観論にも流されない、人工知能との付き合い方を考える。

※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。 AIはいまや，さまざまな研究の根幹をなしており，関わる分野も多岐にわたる。本書は，人工知能（AI）研究を牽引する代表的な研究者が編・著を務め，各研究カテゴリーの最前線で活躍する100余名の気鋭の研究者が執筆を手掛けた事典である。 　コンセプトは「執筆者の主観を軸に，読者が興味を持って面白く読める内容にすること」。従来の主要テーマのほか，ディープラーニング，AIにおける論争，汎用人工知能など，いま外せないトピックスを幅広く解説する。 　AI研究者はもちろん，工学，理学，脳科学，医学，薬学，農学，社会学，哲学など，すべての分野の学生・研究者の未来に影響を与える，ターニングポイントとなる書!!

星新一、小林一茶、手塚治虫、そして美空ひばり。近年、ＡＩの技術を活用した死者の再現を見聞きするようになった。しかし、ＡＩを使って亡くなった人を再現する科学技術や、その技術を利用することに対して抱く、この「もやもや感」はなんだろうか？　この技術が社会に投げかける問題を最先端の研究に携わる３名の研究者とともに考える。本作品は、2020年８月23日にニコニコ生放送で配信された日本科学未来館のイベントを電子書籍化したものです。※本電子書籍は期間限定価格で配信しております。価格は予告なく変更する場合がありますのでご了承ください。

※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。 Kaggleのコンペティションによって機械学習を学ぼうとしている読者のためのKaggle入門書です。Pythonと機械学習についての基礎的な知識を有している読者が、Kaggleから機械学習を学べるようサポートすることを目標としています。 過去のKaggleのコンペティションから、機械学習モデルの正確度を高める実質的な方法について重点的に扱っていきます。多様なデータに接しモデリングを経験できるよう、表形式データを扱うコンペティションを2つ、音声データ／イメージデータを扱うコンペティションを1つずつ、計4つのKaggleコンペティションを選択しました。 表形式データ（テーブルデータ）を扱うコンペティションでは、データの前処理、特徴量エンジニアリングの内容に重点をおき、学習モデルはXGBoost、LightGBMのようなツリーを基盤としたモデルを使用しました。 音声データとイメージデータを扱うコンペティションでは、ディープラーニングモデルの学習に重点を置き、CNNのディープラーニングモデルが使われます。 それぞれの章でコンペティション別に、大会の紹介、主催側の動機、評価の基準、主要なアプローチ、データを準備する方法、データ分析、勝者の智恵に至るまで具体的に検討します。そして過去のコンペティションで使用されたPythonコードを実行することで、探索的データ分析を進め、機械学習モデルを学び、最終的にKaggleに結果をアップロードして性能が向上したことを体験できます。 筆者は本書を通して、読者が機械学習の問題を解くために悩んでほしいと思っています。「次の段階では何をしなければならないのか？」「機械学習モデルの性能を高めるためには何をすればよいのか？」「現在の機械学習パイプラインのどこに問題があるのか？」などの質問を自分自身に投げかけ、悩むことをおすすめします。たっぷりと悩みながらこの本を読みコンペティションに参加したならば、非常に多くのことを得るはずです。 筆者がKaggleを通して多くのことを学んだように、読者の皆さんもぜひKaggleを通して機械学習に没頭してほしいと思います。

情報が双方向化し、爆発的に増大する現代において、何がどのように変化したのかを解説し、将来に向けての指針となる新しい知識を発信してきた角川Epub選書シリーズ。 シリーズ中、好評を博した9タイトルを1冊に集約してお届けします。 インターネット情報の3分の1を運用する知られざる超大企業・アカマイの実態、人工知能研究の第一人者・松尾氏による人工知能の核を担うディープラーニングとその未来、IoTの最前線となるGoogleとトヨタの自動車業界をめぐる攻防、Google、Amazonとは全く異なる路線でドワンゴを1部上場企業に育てた経営者・川上量生――各界の第一人者による珠玉のテーマが満載！ ※本作品は『人工知能は人間を超えるか』『アカマイ』『Ｇｏｏｇｌｅ ｖｓ トヨタ』『ルールを変える思考法』『デジタル教育宣言』『元素変換』『情報汚染の時代』『デジタルの作法』『ネトウヨ化する日本』の合本版です。

※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。 G検定の参考書として、合格に必要な知識の習得と問題対策を一冊にまとめました。簡潔なレイアウトにし、数式をなるべく使わず、わかりやすい文章や図解による説明を心掛けました。ディープラーニングをビジネスで活用したいと考えるビジネスマンやディープラーニングの全体像を理解したいと考える学生や一般の方へ向けた書籍として提供いたします。

ディープラーニングG検定ジェネラリストのテキスト＆問題集です。

人間に代わって高度な知的労働をこなす「人工知能（ＡＩ）」の活用に、世界中の企業が乗り出している。ＡＩ研究で先行するグーグルなど巨大ＩＴ企業に負けじと、トヨタが米国に人工知能研究所を設置し、次世代カーやロボットの研究を開始した。すでに産業の現場に入り込んだＡＩは、世界をどう変えるのか。 本書は週刊エコノミスト２０１５年10月６日号で掲載された特集「これだ！人工知能自動運転」の記事を電子書籍にしたものです。 目　次： はじめに ・日本のＡＩが切り開く90兆円の巨大市場 　　　米国の底力　ワトソン、バイカリアス ・国内ビッグ４も負けられない　ワトソンに対抗、ビッグデータ解析 ・ＡＩって何だ！？　Ｑ＆Ａでとことん理解する人工知能の仕組みと将来 ・ものづくりが変わる　日本の製造業に勝機あり ・ＡＩは人類の脅威か　英米の著名人が相次いで懸念　 ・ここまで来た！自動運転 　　　ＡＩに舵切る自動車メーカー　深層学習の威力 　　　「ＺＭＰ」　２０１９年にロボットタクシー量産 ・注目業界はこれだ！　金融／法律／広告／マーケティング／教育／人材 　　　金融　データセクション 　　　法律　ＵＢＩＣ 　　　広告　リクルートホールディングス 　　　マーケティング　メタップス 　　　教育　ＣＯＭＰＡＳＳ 　　　人材　ｇｒｏｏｖｅｓ ・人工知能で戦う上場企業24社一覧 ・部品産業　センサーと動力機器がカギ ・主導権を握る米国　主流はディープラーニング　 ・大失業時代の到来　30年後に働けるのは人口の１割 ・「ＡＩ経済学者」が生まれる ・サイエンス最前線　特別編　スパース・コーディング

※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。 ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説。実装には、Python(3.x)を用い、ディープラーニング向けライブラリKeras（2.x）、TensorFlow（2.x）、PyTorch（1.x）を用います。 本書では、自然言語処理をはじめとした時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも大きな特徴の1つです。本書の［第1版］（2017年）以降に次々と登場している新しい手法やモデルを丁寧に説明、記事も大幅にボリュームアップしました。

AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。

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。

ディープラーニングの知識を測る検定試験（G検定）の「公式テキスト」登場！ 【本書の特徴】 1）試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が執筆。 2）各章末には、練習問題つき。試験勉強に最適。 3）最新シラバス「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に完全準拠。 4）ディープラーニングについて最新事情も踏まえ学ぶことができる。 【対象読者】 ・「ディープラーニング G検定（ジェネラリスト検定）」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これから広く学びたい人 ・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人 【G検定とは】 ・目的：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 ・受験資格制限：なし ・試験概要：120分、知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） ・出題問題：シラバスより出題 ・日程：公式サイトにて公表 ※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。

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。

※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。 人工知能って、いったい何ですか? 人工知能学会の歴代会長を含む人工知能研究の権威が答えます! ! 今話題の深層学習(ディープラーニング)で注目されている機械学習など、人工知能分野で最先端の研究を行う研究者13人が、人工知能学会誌に連載したものを大幅に加筆修正した。研究者として自ら「人工知能とは何か」の再定義を行い、それをふまえて、各研究について一般読者に伝わるようにシッカリと解説を行っている。人工知能に興味のある読者はもちろん、知能、認知、脳科学、人間、哲学などに関心のある読者は必読必携である。13人の紙面上でのキャッチボールが示唆に富んでおり、読んでいてとにかく面白い! !大変好評を得ている『深層学習 Deep Learning 』に続く、人工知能学会監修企画!

「人工知能」の急激な進歩により、私たちの生活はこれから劇的に変化していく。人工知能が人間を超えたとき、起こりうる未来とは!?　東大・松尾准教授と、ビジネス戦略家・塩野氏による、未来の可能性を語る対談。 ※本書は、２０１４年１０月に小社より刊行された『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか？」』を改題の上、加筆・再編集したものが底本です。

グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。

偏差値でもない、知名度でもない、 新しい時代の進路選びに。 超豪華研究者9名が伝えたい、 子どもたちへのメッセージ 最先端で活躍する研究者たちの生きざまを、 『人間を究める』 『社会を究める』 『生命を究める』 の3テーマで収録。 教育改革真っただ中の今だからこそ、 これからの進路について、 親子で読みたいシリーズの登場です。 変化の激しい時代の中でも、 子供たち自身が自分らしい 進路選択を描いていくためのヒントが、 きっと見つかります。 -------------- 進みたい道を、探究しながら、自分で創りだす。 子どもたちだけではなく、 新しい時代を迎えるすべての人たちへ。 生き抜くための本質が、この本には詰まっている。 コルク代表 佐渡島庸平 (ドラゴン桜/宇宙兄弟プロデューサー) -------------- ◆本書「はじめに」より すべての始まりは、小さな気づきだった。 私たち「スタディサプリ進路」は、 高校生に向けて、 自分らしい進路選択を 応援するための情報を編集し、届けています。 多くの研究者や仕事人に取材をする中で、 ひとつ気づいたことがありました。 どんなにすごいと言われる研究や、 社会のあり方を変えてしまうような 取り組みであっても、 そのはじまりは意外にも、 身近な出来事や気づきであることが 多いという事実です。 このシリーズに出てくる賢人たちのはじまりも、 そうです。 昆虫の色の不思議。 教室での違和感。 親戚からもらった生き物図鑑を開いたこと。 きっかけは、誰にでも起こりうる、 身近な出来事です。 しかし、 その小さなきっかけを 「面白い!」と感じたからこそ、 熱中への扉が開かれ、 結果として「人間」「社会」「生命」といった 壮大なテーマへとつながっていきました。 賢人たちの熱中のストーリーは、 あなたにどんな気づきを与えてくれるでしょうか。 このシリーズが、あなたなりの熱中と出会い、 そして未来へとつながっていく、 ひとつのきっかけとなりますように。 ◆スタディサプリ 進路とは 「学びたい」「学んでよかった」が もっと増えていく世界を目指して、 高校生の皆さんが進路を選ぶために必要な情報を、 テキストやWEBサービスを通して届けています。 働くこと、学ぶこと、そして学校について、 さまざまな観点で紹介することで、 自分らしい進路選択を応援します。 ※当シリーズは、スタディサプリ進路が 高校生向け進路教材(非売品)としてリリースした 「学問探究BOOK」を起点に誕生しました。 学校内外からの好評をいただき、 書籍化の要望を多くいただいたため、 再編集の上で3冊の書籍として新たに出版します。

※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。 ●ChatGPTとどう向き合うか 全国42大学学長アンケート ●アンケートから見えてきたリスクと期待 小林哲夫 ●〔ルポ〕学生のホンネ、教員の困惑 ――「バレたらどうなる？」「授業では取り上げない」 花岡正樹 ●〔対談〕理系も文系も必須のツール 生成系AIは対話力を鍛えるバディ 坂村 健×松尾 豊 ●いま、外国語を学ぶということ 黒田龍之助 ●〔対談〕精読と身体 AIには教えられない知 小川さやか×古田徹也

AIもかなわない、赤ちゃんの学習プロセスとは？　 AIが感情を獲得できない本当の理由とは？　 AIと脳の根本的な違いとは？　 人間のパターン認識をもとに開発されたディープラーニングは、現在、どこまで進化しているのか。AIの仕組みや可能性についてやさしく解説しながら、人間の認知の本質、そして「人間とは何か」という問いに迫る。 ジェフリー・ヒントン（Google）、ヤン・ルカン（Facebook人工知能研究所）、2人のトップ研究者のインタビューも収載。大きな反響を集めたEテレ人気シリーズ「人間ってナンだ？ 超AI入門」のエッセンスをこの1冊で！

フランスで10万部発行！　2018年度チューリング賞受賞、ヤン・ルカン氏（Facebook副社長）の「ベストセラー」がいち早く日本上陸！ AIとその中核をなす「ディープラーニング」の過去と現在、そして未来像とは？ ディープラーニングの父であるヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る。 ・ヤン・ルカンは、なぜあきらめなかったのか？ ・AI革命の恩恵を受けるのは、誰か？ ・ディープラーニングは、論理的思考ができない？ ・AIが、人間の「常識」を持つ日はくるのか？ 【成毛 眞氏　絶賛！！】 一気に読める面白さ！　AI時代の基本図書になるだろう。 【本書「監訳者あとがき」より抜粋】 本書は、ディープラーニングに関する書籍のなかでも、最も俯瞰的な視点で書かれた本のひとつであろう。技術に忠実であり、平易でありながら難解な説明を避けることなく、また、歴史や未来、社会的なインパクトにも言及している。 【本書「序章」より抜粋】 本書では、コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を、安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。 人工知能の本質に迫るべく、本書は2通りの読み方ができるようにしてある。ひとつ目は一般読者向けに、一読して理解できる平易な文章で、物語り、説明し、分析している。2つ目は詳しく知りたい人向けに、ところどころ数式やプログラムを使って、高度な数学的考察を行っている。 【主な内容】 序 章 第1章　AI革命 第2章　AIならびに私の小史 第3章　単純な学習機械 第4章　最小化学習、学習理論 第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法 第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク 第7章　ディープラーニングの現在 第8章　Facebook時代 第9章　そして明日は？　AIの今後と課題 第10章　AIの問題点 終 章

※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。 本書は日本ディープラーニング協会が実施する「ディープラーニングG検定」の法律・倫理分野に対象を絞ったテキストです。演習問題にはディープラーニングG検定の過去問題を収録しています。 AI関連の開発をする際に，そしてビジネスでAI活用する上で，どうしても最低限知っておかねばならない法律や倫理項目があります。しかし，AIに関する法律や倫理を学べる書籍は難解な法律家向けの書籍以外はほぼありません。 本書は，AIに関する法律・倫理の重要事項を，基礎から平易に解説しています。 ディープラーニングG検定の試験対策だけではなく，AI開発者やAIを活用してビジネスを行っている方，DX推進をされている方などにも幅広く活用していただけます。

※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。 東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化！ 本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された講座で使われた教材がベースになっています。約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。 本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。 この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。 本書には、さらに以下の3つの特徴があります。 ・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる ・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている ・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある ◆目次 Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎 Chapter 2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎 Chapter 3 記述統計と単回帰分析 Chapter 4 確率と統計の基礎 Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy） Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理 Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化 Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習） Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習） Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法 Chapter 11 総合演習問題 Appendix　本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL

※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。 ナノ・テクノロジーは日本を救う！！ 　本シリーズは，これからの技術立国日本を背負って立つ学部生・新人技術者以上を対象とし、彼らに次世代の技術基盤となる本物のナノテクノロジー(true nano)を正しく理解・活用してもらうことを目指して、ナノ学会と小社が共同企画した。 　第１巻は、ナノカーボンの五つの状態について、基礎から応用まで丁寧に説明する。五つの状態について網羅している書は他にはなく、ナノ材料・ナノ化学を学ぶ読者にとって必携の書である。

世の中で氾濫している「人工知能・AI」という言葉に惑わされないようにするため、人工知能についての正しい知識を身につけ、理解することが必要です。 人工知能分野の発展に貢献しているのが 機械学習・深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術で「人工知能（AI）を使ってなにかプロジェクトをやってほしい」と言われたとき「ビジネス課題を機械学習・深層学習でどのように解決すればよいか」と置き換えて考えればよいケースがほとんどです。 本書では、あいまいな状態になっているビジネス上の課題を機械学習を試すことのできるような形に課題を書き換えたり、人工知能の代表的な手法である推論・探索、知識表現、機械学習、深層学習の各手法をフレームワークとして考え、実際のビジネスで活用できるといった“AI的思考力”を高める方法を解説していきます。 また人工知能は万能ではなく、ビジネス上における課題は千差万別です。本書の目指すところは「人工知能で解決できるものなのか」を自ら判断し、「人工知能のどの技術を使えばよいのか」が分かるようになることです。 人工知能技術の大部分は数学によって支えられていますが、本書はあくまでも「ビジネスで人工知能を活用するために知っておくべきこと」をまとめたものですので“難しい数式”は一切出てきません（もちろん、プログラミングも）。 『機械学習・深層学習という言葉は聞いたことはあるけれど、よく分からない』『ビジネス課題に適用できる自信がない』『どのように評価すればよいのか検討がつかない』といった方にとって、本書は役に立つはずです。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 人工知能とは何か？　機械学習・ディープラーニングとは何かを、高クオリティなマンガとともに、くわしく・やさしく解説していきます。 人工知能がどのように発展してきたのか、私たちの未来をどのように変えていくのか、そして人工知能とどのように向き合っていくのかをテーマにストーリーを構成。人工知能という難しそうなテーマを、より身近に感じられるようになる一冊です。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 「DXとはデジタル技術を使って新しい価値を生み出すことです。」 「今までビジネスは“利益を最大化”することが求められてきました。 これからはデジタルで“速さを最大化”する時代がやってきているのです。」 DXっていまいち分からない…… そんなあなたへ「今からDX始めるにはどうすればいいのか」をマンガでやさしく解説。 ・“デジタル”はなぜ重要なのか？ ・DXの目的である「新しい価値を生み出す」とはどういうことか？ ・まず自分たちは何からはじめればいいのか？ ・プロジェクトを成功させるために必要なことは？ ・どうやって活動を拡大していけばいいのか よくある疑問やDXを実践するために必要なノウハウまで1冊でしっかりわかる。 あなたもDXの実態を正しく知って実務に生かしましょう。 ※カバー画像が異なる場合があります。