あなたは、AI（人工知能）に自分の仕事が奪われると思っていませんか？それは間違いです。AIを業務で活用することで生産性を上げたり、創造的な仕事を増やし、競争力を引き上げることができるのです。 AIが本格的に活用される時代、社会はどう変わり、企業はどのように変化していくのでしょう。そしてそのとき、人間に求められる能力とは、どんなものなのでしょうか。本書では、ビジネスの現場で採用事例とグローバルの最先端で活躍するAIの専門家による解説を通して、AIをうまく活用し、人間が能力を存分に発揮できる未来の新しい働き方を示します。 野村総合研究所が英オックスフォード大学と研究して話題となったAIによって代替可能性が高い仕事について、「運用、顧客サポート」「販売、マーケティング」「製造、物流」「人事、人事管理、総務」各分野の業務別分類・分析も掲載しています。 現場から経営まで、全業界のすべてのビジネスパーソンに、「近未来の常識」として備えるべき知識の詰まった１冊。日本が直面している人口減や高齢化を乗り越え、人間が能力を存分に発揮する未来を実感できるはずです。 ●いまなぜAIなのか？人類はどう向き合うべきか ●「AIが同僚」の時代に向けた働き方のロードマップ ●AIによって代替可能性が高い仕事とは？600職について試算・分析 ●職場での実用化の今と未来　30社の最新導入事例を職種別に解説 ●遺伝子分析、ソムリエ、CMクリエイター・・・AIの進化と専門技術　　ほか

「これは日本人研究者によるノーベル賞級の発見だ！」 元グーグル日本法人社長　村上憲郎 実現は早くても21世紀後半と言われていた「量子コンピュータ」が突然、商用マシンとして販売が開始された。 作ったのはカナダのメーカーだが、その原理を考え出したのは日本人研究者。 しかも、人工知能に応用でき、グーグルやアメリカ政府も開発競争に参戦、NASAやロッキード・マーティンも活用を開始した。 どのようにして量子力学で計算するのか。 どのようにして人工知能、特に機械学習やディープラーニングに応用できるのか。 そして、どうすれば日本の研究が世界をリードできるか。 画期的な量子コンピュータの計算原理、「量子アニーリング」を発案した本人が語る。

※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。 同僚に、上司に、取引先に、面接官に、子供に、親に、知人に【AI（エーアイ）ってなんですか？】と聞かれたら？ 今や新聞やテレビで「AI」（人工知能）という言葉を見聞きしない日はありません。「AIに仕事を奪われる」というフレーズもよく聞きます。 本書はやさしい文章とイラストで、AIってなあに？というところからAIの歴史、機械学習、ディープラーニングなど、AIのキホンを最初から解説します。数式なし、専門用語なし！ これからの時代を生きるすべての人、必読です！ 【章立て】 PART1 AIのキホン CHAPTER 01 AIってなあに？ CHAPTER 02 身近に存在するAI CHAPTER 03 AIが得意なこと・苦手なこと CHAPTER 04 AIの歴史 CHAPTER 05 AIはなにをやってるの？ CHAPTER 06 機械学習ってなあに？ CHAPTER 07 ディープラーニングってなあに？ CHAPTER 08 AIが学習するってどういうこと？ CHAPTER 09 AIを使ってみよう！ PART2 AIとシゴト CHAPTER 01 AIで仕事はどう変わる？ CHAPTER 02 問い合わせ窓口／コールセンター CHAPTER 03 料理研究家 CHAPTER 04 アナウンサー／声優 CHAPTER 05 保育士／教師／塾講師 CHAPTER 06 小説家 CHAPTER 07 アニメーター CHAPTER 08 医師 CHAPTER 09 農家 CHAPTER 10 秘書 CHAPTER 11 翻訳家 CHAPTER 12 これからのAIと仕事

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 ビジネスに効く! 教養としての人工知能 いまを生き抜く必須知識をかんたん理解 AIの全体像をこの1冊で手に入れよう! 【すべてのビジネス・パーソン必読】 ここ数年、人工知能(AI)という言葉がテレビや新聞、ウェブなどのニュースで頻繁に登場するようになりました。囲碁に勝ったとか小説を書いたとか、はたまた人間の仕事を奪ったり、近い未来に人類を超えるなんていう話まで飛び出す一方、単なるブームにすぎないという意見もあり、期待と不安と混乱が社会に渦巻いているように思えます。 過剰な期待や不安は、その実態がつかめないことから生まれます。 確かにAIはその定義からして曖昧なうえ、関連技術も難解で、その全体像を把握するのは困難です。そこで本書では、AIの歴史から基礎知識、活用事例から最新技術までを網羅し、幅広い知識がひと通り得られるような内容を目指しました。 【第1章】AIの最新動向と基礎知識 Googleの猫やAlphaGo、AIが引き起こす社会問題、シンギュラリティまで、AIを取り巻く全体像や基礎知識をまとめました。 [内容]AIブームの正体/進化の歴史と賢さの変化/AIは人を賢くするのか/チェス・囲碁・将棋における戦い/強いAIと弱いAIとは/AGIとは/なくなる仕事と生まれる仕事/ラクになる仕事/絵画・音楽・文芸における創作/誰でも試せるサービス/産業・法律・倫理・哲学の変化/フレーム問題/完全・不完全情報型ゲーム/DeepMind/チューリングテスト/脳の完全再現/SFはどこまで現実化したか/シンギュラリティ/自立型兵器の開発……他 【第2章】生活に浸透する身近なAI チャットボットや家電、金融や製造、医療や社会インフラなど、私たちの生活に入り込んできているAIをまとめました。 [内容]音声アシスタント/レコメンドしてくれるAI/スマート家電/スマートスピーカー/サービスロボット/自動運転システム/医療分野での活用/AIドクター/ロボットドクター/スポーツ界における活用/金融・資産運用・フィンテック/ロボアドバイザー/インダストリー4.0/産業用ロボット/スマートファクトリー/広告に入り込むAI/ゴミ収集・選別/危険予測と安全管理/エネルギー管理……他 【第3章】企業の取り組みと活用事例 日本を含む世界を代表する企業が進めるAI開発・事業についての最新動向を紹介しています。 [内容]Google/Apple/IBM/Microsoft/Facebook/Amazon/イーロン・マスク(起業家)/百度/LINE/富士通/NTTグループ/ソフトバンクグループ/ドワンゴ/リクルートテクノロジーズ/NVIDIA/インテル/日本を代表するスタートアップ……他 【第4章】AIを支える技術と仕組み ディープラーニングや機械学習など、AIを根底から支える技術について、その概要と仕組みについて、豊富な図解を用いてわかりやすく解説しています。 [内容]AIの4つの技術レベル/チャットボットの仕組み/機械学習/教師あり学習と教師なし学習/強化学習/ニューラルネットワーク/ディープラーニング/バックプロパゲーション/過学習/CNNとRNN/GPGPU/量子コンピューター……他 【興味のあるところからお読みください】 各項目は独立しているので、順番に読まなくても構いません。興味がある部分から読んでみてください。初めてAIに触れる人でもすんなりと頭に入るように、難しい用語や数式はできるだけ避け、図解とイラストを用いてイメージしやすい紙面構成を心がけました。 本書を読み終えた頃には、ぼんやりしていたAIの姿が少しはっきりと見えてくるはずです。そして、広く深いAIの世界に足を踏み入れるきっかけとなれば幸いです。

機械学習は人工知能を支える技術の1つです。本書ではRaspberry Piを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験。機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も! Scikit-learn(機械学習)、keras(ディープラーニング)、OpenCV(画像処理)を使用。演習用プログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでもすぐはじめられます。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

AIを制する者がビジネスを制する――。 金融、自動車、製造、医療、教育はどう変わるのか。 通算400以上のプロジェクトに携わってきたAIのスペシャリストが徹底解説。 AIを目的化してはいけない。ポイントはあくまでも「AIの技術で、こういうことができないか」という形で考えることにある。 「AIはビジネスのあらゆる場面に適用できる」とご理解いただけたのであれば、本書の目的をいくらかは達成できたといえる。 本書で紹介した幅広い情報は、筆者らが調査、議論、経験を通じて得たものである。（本文より） １章　ＡＩは社会とビジネスをどのように変えるのか ２章　ＡＩの基礎知識 ３章　ＡＩにより変わる産業 ４章　ＡＩにより変わる私たちの仕事 ５章　ビジネスを加速するためのＡＩ戦略 ６章　ＡＩの活用ポイントと法的課題 ７章　ＡＩブームはもう終わる

日本株復活のカギはAI(人工知能)革命である。AI革命の主戦場は、1IoT(あらゆるモノがインターネットにつながる)、2自動走行、3ロボット、4フィンテック(ITと金融の融合)の4分野だ。これらはいずれも日本企業が先行しているか、あるいは将来リードすることが見込まれる。安倍政権も、アベノミクスの柱にAIを据えて第四次産業革命をリードすることを目指している。 AI革命で最大の市場は、「自動走行技術」になるだろう。その主戦場である自動車の技術力も規模も、日本は世界を圧倒している。トヨタ自動車の時価総額(約19兆円)は、世界2位ダイムラーの2倍以上ある。トヨタは京セラと並んでKDDIの筆頭株主であり、移動体通信システムの技術力は大変高い。そしてハイブリッドシステム、カーナビゲーションシステムなど自動車のIT化において、日本の自動車メーカーは世界を圧倒する。自動走行に不可欠なセンサー、小型モーター、電子制御用自動車部品においても、日本電産、オムロン、デンソーなど世界のトップ企業が数多い。 ロボットは、伝統的に日本が強い分野だ。ファナック、安川電機、パナソニックは、世界の工業用ロボットのトップメーカーである。そして、ソフトバンクグループ、ソニー、ホンダなどがサービス産業向けのロボット開発に注力している。その成功例がソフトバンクのペッパー君だ。またサイバーダインはロボットスーツを開発し、医療・介護の分野で新産業を創出した。 IoTでは高度なセンサーや電子部品が不可欠だが、この分野でも村田製作所、キーエンス、オムロンが世界的な競争力を持つ。さらに、コマツ、ファナック、三菱電機が機械の電子制御化において世界をリードしており、オリンパス、富士フイルムホールディングス、テルモなどが医療用機器のIoTで先行している。 フィンテックによって産業界と金融界の垣根が低くなり、その結果、産業界から金融業への進出が加速しよう。たとえば、ソニーや楽天の営業利益の半分前後はすでに金融事業から生まれている(15年度)。日本では楽天Edy(エディ)、WAON(ワオン)、nanaco(ナナコ)、Suica(スイカ)など電子マネーが普及しているため、フィンテックと親和性が高く、ビジネスチャンスが多くある。 本書は、日本株復活の最大テーマであるAI革命で浮上する日本企業に焦点をあてている。

今、IBMやGoogleの人工知能研究者が、次々とヘッジファンドに引き抜かれている。彼らは最新の人工知能のテクノロジーを駆使し、驚異的な分析能力と取引速度を有するロボ・トレーダーを開発することで、富を独占しようとしているのだ。また、人工知能の進歩は、大規模に、急速に、金融業界の雇用を奪おうとし始めている。 　本書では、あまり報道されることのない金融業界と人工知能の「裏舞台」を喝破する。

※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。 人工知能に興味があっても、「機械学習」や「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」の技術解説書ではハードルが高いという人は多いのではないでしょうか。本書では、写真から顔を認識させる、写真を有名な絵画風にする、線画に自動で色をつける、文豪風テキストを作るなど、楽しい作例を通じて、人工知能の仕組みを学んでいきます。難しい数式やプログラミングの知識は不要。本に書いてあるとおりに自分のパソコンを操作するだけで人工知能を体験できます。

人工知能が話題となり、「機械学習」や「ニューラルネットワーク」のような技術的な解説書は増えてきました。しかし、教科書のように順を追ってそれらの仕組みを理解しても、「事業領域のなかで具体的にどう使えばいいか」のイメージはなかなか湧かないものです。 本書は「人工知能を使ったビジネスアイデアが欲しい」という場合にすぐ役立てられるように、教科書的なアプローチではなく、人工知能ビジネスの具体的な成功事例から事業化のヒントを学べる構成になっています。 そして、人間の手を離れて価値を生み出す人工知能を使うにあたり、避けて通れないのが「法律の壁」です。たとえば自動運転で事故が起こったら、開発にかかわった者として責任を負う可能性はないのでしょうか。 人工知能が自律的に創作したコンテンツは誰のものでしょうか。このように、事業として人工知能を活用するにあたって事前に検討すべき課題は多くあります。 本書では、人工知能倫理委員の1人である塩野誠氏と、企業法務のプロフェッショナルである二木康晴弁護士が、事例を通じてこれらの法的リスクの論点をわかりやすく解説します。

※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。 囲碁は深遠なゲームであり、人工知能にはこれから10年は負けないと言われていた。ところが昨年ヨーロッパでファンフ二段が、アルファ碁に負けた。それでも、イ・セドルには勝てないだろうとほとんどのプロが予想した。しかし4勝1敗で負けてしまった。ディープ・ラーニングという方法で、人工知能は進化していたのだ。本書は、対局に臨んだイ・セドルの苦悩とアルファ碁の強さを棋譜によって解説した。※本作品は固定レイアウト型の電子書籍です。文字のハイライト及び検索や辞書の参照などの機能が使用できません。ご利用の端末で、無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をおすすめいたします。

なぜAIは、囲碁に勝てるのに、簡単な文がわからないの? そもそも、言葉がわかるって、どういうこと? 中高生から大人まで「言葉を扱う機械」のしくみと、私たちの「わかり方」を考える。 -------------- 「つまり、僕らはロボットにしてほしいことを言うだけで、あとはロボットが勝手にやってくれる。それが一番いいってことだね」 「いいね。そうすれば、誰も働かなくてよくなるね」 イタチたちはみなこの計画にうっとりして、なんてすてきなのだろうと思いました。 (序章「ことの始まり」より) -------------- なんでも言うことを聞いてくれるロボットを作ることにしたイタチ村のイタチたち。 彼らは、「言葉がわかる機械ができたらしい」といううわさを聞いては、フクロウ村やアリ村や、 その他のあちこちの村へ、それがどのようなものかを見に行きます。ところが、どのロボットも 「言葉の意味」を理解していないようなのです―― この本では、「言葉がわかる機械」をめぐるイタチたちの物語と、 実際の「言葉を扱う人工知能」のやさしい解説を通して、 そうした機械が「意味がわかっていると言えるのか」を考えていきます。 はたして、イタチたちは何でもできるロボットを完成させ、ひだりうちわで暮らせるようになるのでしょうか? ロボットだけでなく、時に私たち人間も、言葉の理解に失敗することがありますが、なぜ、「言葉を理解すること」は、 簡単なように見えて、難しいのでしょうか? ---------------------- ――いま、さまざまな人がさまざまな機会に、「言葉を理解する機械がとうとう完成した」とか 「今はできていないけれど、もうすぐできるだろう」とか「機械には本当の意味で言葉を理解することはできない」 ということを言っています。いったいどれが正しいのでしょうか? ――私たちは普段から、「あの人が何を言っているかが理解できた」とか「あの言葉の意味が分からない」 ということをよく口にします。しかし、自分がそう言うとき、どんな意味で言っているか、きちんと意識しているでしょうか? 実際のところ、私たちはさまざまなことを、「言葉が分かる」という便利な表現の中に放り込んでしまっています。 それらを一つひとつ取り出してみないことには、「言葉が分かっているかどうか」という問題に答えを出すことはできません。 ――この本では、「言葉が分かる」という言葉の意味を考えていくことで、機械のこと、そして人間である 私たち自身のことを探っていきたいと思います。 ――(問題の一部を知るだけでも)みなさんが、「人と機械の知性」について考えたり、またご自身の 「言葉の使い方」や「理解の仕方」を振り返ったりする手がかりになると信じています。 (序章「ことの始まり」より) ----------------------

コンピュータがプロの囲碁棋士を破り、世界中が注目する人工知能。トヨタ、東大、スーパーコンピュータ開発の最先端研究者がはじめて語る、人工知能ビジネスのリアルな「今」と、2025年の未来を先取りする一冊。

人工知能の進化で人間の価値が見直しを迫られているが，人工知能が常に正しい意思決定をできるとはかぎらない。 では，単純な脅威論に踊らされず，正視眼で人工知能の限界を見極め，対処していくにはどうすればいいか？ 世界的認知心理学者ゲイリー・クライン博士に師事する唯一の日本人研究者が，人工知能と人間の直観を比較しながら，人間の可能性とその引き出し方，これからの社会や教育のあり方を示す。

【ソフトウェアプログラマのためのFPGAチュートリアルガイド！】 プログラム可能なハードウェア「FPGA」をソフトウェア技術者が活用するためのチュートリアルガイドです。FPGAの基礎知識からツールの入手方法、機械学習を例にした実際の動作までを図表やツールの動作、ソースコードの紹介を交えてわかりやすく紹介しています。

※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。 AIブームをきっかけとして、多くのITベンダから音声認識や自然会話など人工知能のクラウドサービスが提供されるようになりました。さらに、若年層向け教育用Raspberry Piコンピュータボードと組み合わせれば初心者でも低予算で人工知能を体験できます。本書は、手頃な予算で人口知能自然会話コミュニケーションロボットを体験する入門書です。Raspberry Piに人工知能を組み込み、さらにArduinoを使って身振りも付けてみましょう！

※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。 坂本真樹先生（人工知能学会、オスカープロモーション所属）がやさしく人工知能を解説！ 本書は、一般の人には用語の理解すら難しい人工知能を、関連知識が全くない人に向けて、基礎から研究に関する代表的なテーマまで、イラストを多用し親しみやすく解説した書籍です。 数少ない女性人工知能研究者の一人である坂本真樹先生が、女性ならではの視点で、現在の人工知能が目指す最終目標「感情を持つ人工知能」について、人と人工知能との融和の観点から解説しています。

【『未来は明るい』と確信しました。】 ――キングコング 西野亮廣さん(インタビュー掲載!)推薦! 【人間らしく働くことの本質とヒントがちりばめられている。】 ――グロービス経営大学院 研究科長 田久保善彦さん推薦! あなたの仕事はもっと楽に、楽しく進化する! 働くすべての人の必読書!! 「AIが人の仕事を奪う」「人工知能が進化すると人間を脅かす未来が来る」「AIが人間を超える」というような話題が新聞や雑誌をにぎわせています。あなたもこんな煽りに対して、漠然と焦りや不安を抱いていませんか? 著者は「働き方」の専門家として、のべ1万人以上の方に「人工知能時代の幸せな働き方」というメッセージを伝えてきました。本書では、その経験を活かし、 ●人工知能時代に向けて、どう働き方を変えればいいのか? ●どんな能力、スキルが必要になるのか? ●組織のリーダーに必要な能力とは何か? など、人間として幸せに働くためのヒントを、身近な仕事の事例を交えながら提案します。 働き方は「生き方」でもあります。時代の変化の中、「私たちはどう幸せに働いていくか」について一緒に考えていきましょう。

多くの人工知能書籍は技術系の解説に寄っていますが、本書には難しい技術の話は登場しません。2020年を想定し、人工知能によって大きく変わるわたしたちの仕事と暮らしを「物語」形式でわかりやすくまとめました。リアルな描写で「なるほど、こんなふうになるのか」とイメージが広がります。 　仕事と暮らしという側面で書いていますが、そこに登場する人工知能関連のサービスはどこかの会社が提供するわけで、本書は「人工知能ビジネスの本」ともいえます。ビジネスパーソンの方々が本書を読むことで、人工知能を用いた具体的な新ビジネスをイメージできるはずです。 　対象にしたのは「自動車」「社会インフラ」「製造業」「農業」「物流・倉庫」「安全保障」「小売」「セキュリティ」「オフィス業務」「住宅」「医療」「教育」「金融」の13領域。これらの領域では次々と新しい人工知能サービスが登場するはずです。本書はそうしたサービスが当たり前になった日常を描いています。 ＜目次＞ 1章　自動車メーカー営業マン 2章　建設会社社長 3章　精密板金工場長 4章　自動車メーカー工場長 5章　農家 6章　トラック運転手 7章　米国空軍のスペシャリスト 8章　書店経営者 9章　警察官 10章　消防士 11章　電機メーカーマーケティング部門の担当者 12章　弁護士 13章　ワーキングマザー 14章　田舎に住むお年寄り 15章　肥満に悩むエンジニア 16章　一人暮らしのおばあさん 17章　買い物好きなアパレルメーカー社員 18章　投資銀行に勤める独身女性 19章　頭脳明晰な小学生 20章　米国の大学院に通う留学生 21章　シングルマザー

身近なものから 人工知能の仕組みと活用方法が 「全部」わかる！ 【こんな人におすすめ】 ・自分のビジネス分野に人工知能を導入したい人 ・人工知能を仕組みから学びなおしたいエンジニア ・人工知能の入門書を読んで挫折した人 【書籍の内容】 これまでに数度のブームを経てきた「人工知能」ですが、 「ディープラーニング」の登場により、再び注目を集めています。 また、テクノロジーの進化により、私たちの身の回りにも 人工知能を活用したアプリケーションやサービスが浸透してきました。 また、AlphaGoの登場などにより、今や、人工知能は 単なる研究対象としてだけではなく、広く社会認知度が高まっています。 本書では、スマホのアプリやWebサイトなど、身の回りのものから 人工知能の基本的な「仕組み」を学び、 「自分のかかわるビジネスに人工知能を応用するきっかけを掴む」 ことを目標としています。 これから人工知能に関連した開発を行いたいエンジニアはもちろん、 他の入門書などを読んで挫折した人の学び直しや、一般のビジネスマンにも最適な入門書です。 ※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。

IBMディープ・ブルー戦から20年 伝説のチェス・プレイヤーが 「機械との競争」から学んだ“創造”の本質。 「洞察に満ちた一冊。一気に読み終えてしまった。」(解説・羽生善治) 機械が人間の仕事をどれだけ多くこなせるようになっても、私たちは機械と競争しているのではない。新たな課題を生みだし、自分の能力を伸ばし、生活を向上させるために自分自身と競争しているのだ。……もし私たちが、自分たちの生みだしたテクノロジーに対抗できなくなったと感じているなら、それは目標や夢の実現に向けた努力や意欲が足りないからにほかならない。私たちは「機械ができること」ではなく「機械がまだできないこと」にもっと頭を悩ませるべきだろう。(本書より)

いま幅広い分野で人工知能やディープラーニングなどに代表される「機械学習」の重要性が高まっています。しかし、機械学習に興味があっても、理論や実装が難しく、一般のユーザーはなかなか手が出せません。本書は、初心者向けに人工知能やAI、評判分析、画像認識など、初歩的な機械学習のアルゴリズムや使い方を実際に体験しながら学ぶ入門書です。著者の人気勉強会の講義内容を書籍化しました。サンプルコードのDLサービス付き。

「人工知能は、いつ主観的世界を持ち始めるのか？」 本書はこの問いを巡って、人工知能を成り立たせるための哲学・思想的背景（工学やコンピュータサイエンスではなく）について、ゲームAI開発者として数多くの実績のある三宅陽一郎氏が解説する一冊です。 人工知能は「私」というものを持ちうるのか？　そうならばそれはいかにしてか？　「世界」とは何か？　そして「身体」とは何か？　人間の世界認識／自己認識の軌跡を濃密に辿りながら、人工知能に迫ります。 Facebookで1,500人が参加するコミュニティ「人工知能のための哲学塾」にて開催されてきた連続夜話が待望の書籍化！

人工知能(AI)の活用によって、ホワイトカラーの仕事、企業の経営、多様な産業はどう変わっていくのか? 30年以上にわたり、人工知能(AI)の研究に携わり、現在も日々、AI関連の研究・技術開発を続け、昨今、内外のAI事情に通じた著者、通称「ドクター・ノムラン」が、AIの実態、AIにできること、産業、ビジネス、仕事へのインパクトを、最新の知見に「温故知新」の視点を加えつつ、掘り下げて展望します。 現在のAIブームを支えるディープラーニングの本質をわかりやすく伝えるとともに、知的生産プロセス、IoT、医療・ヘルスケア、監視機能が重要となる様々なサービス、製造業、広告、マーケティング、農林水産業、そして人事、人材マッチングに至るまで、AIをどう活かすことができるのか解説します。 本書では、著者が研究者の視点、産業応用を目指す技術者の視点に立ち、責任をもって考え抜き、経済社会、法律についても考察を加え、全体に一貫性をもたせるように腐心。シンギュラリティ論に代表される、AIに関する誤った未来予測、悲観論、過剰な期待論を退け、産業・ビジネスから教育、法制度に至るまで、日本が欧米中国に伍して取り組むべきAI開発の課題も展望します。また、一人ひとりがAIに負けない能力を身につけるために何が必要か、明らかにします。 ディープラーニングがどのようなものか、具体的に、直感的に理解していただくために、カラー図版による解説パートを収録しています。

※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。 日本を代表する園芸文化が「盆栽」です。長い歴史があり、最近ではｃｏｏｌ　Ｊａｐａｎのひとつとして、外国人にも高い人気を得ています。 今や「ＢＯＮＳＡＩ」は世界の共通語になっています。 そんな盆栽を、日本を訪れる外国の人に紹介するのに最適なのが本書です。盆栽とは何か？ 盆栽の魅力、盆栽の育て方、樹形づくりの方法など、盆栽を楽しむ基礎を、美しい写真とともに、日本語と英語で解説しました。 日本語、英語の対訳なので、外国の方に盆栽を説明するのにも便利です。 ２０２０年の東京オリンピック・パラリンピックには３３００万人もの外国人観光客が来日すると予想されています。 そんな人たちに日本の魅了を伝えたい、ｃｏｏｌ　Ｊａｐａｎを知ってもらいと思っている方には最適の一冊、海外へのおみやげにも最適です。 もちろん、みごとな樹形の盆栽が多数掲載され、写真を見ているだけでも楽しめ、手入れの方法も分かりやすく解説しました。

※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。 人工知能は、コンピュータパワーの進歩とインターネットの普及により、実際様々な分野で利用され始めています。 本書をはじめから読んで頂ければ、簡単な人工知能あるいは、ニューラルネットワーク、そして初歩的なディープラーニングのプログラムは自分で作ることができるようになります。また、アルゴリズムの説明や、実際の具体例に紙面を割きました。 さらに、理工系の学生のみなさま、及びSE等情報関係で働いておられる社会人のみなさんに人工知能を再確認して頂ければと思っております。

この10年、グーグルが自動運転車を開発し、ロボット会社を何社も買収した。 アップルはパーソナル・アシスタントのSiriを発表した。 そして今、人工知能やロボットが人間のビジネス、教育、ヘルスケア分野に導入されつつある。 人工知能は、人間の仕事を奪う敵になるのか、それとも人間の能力を「拡張」する味方になるのか―― グーグルのロボット会社買収や自動運転車の開発など 数々のスクープを飛ばし、プロジェクトでピュリッツァー賞も受賞した ニューヨーク・タイムズ紙のベテラン記者が解説する！ グーグルは自動運転車で何を狙うのか？ 東大出身のロボット会社「シャフト」や軍事ロボットを開発したボストン・ダイナミクスを買収して、どこに向かうのか？ ジョブズのラスト・シングス、Siriは人間を拡張し続けるのか？ AIはこれまで何度も、興隆期と停滞期を経験したが、現在のAIブームは本物なのか？ AIの過去、現在、未来を徹底的に分析する。

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラミング技術，ビジネス知識などが必要になってきます。本書では，第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法，流行の深層学習などに触れ，第2部ではPythonを用いた機械学習，画像認識，推薦エンジンなど，サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が，面白く，わかりやすい解説でお届けします。

自分で動かすから、よくわかる！専門知識を身につける第一歩！ 本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術を、はじめて学ぶための本です。機械学習をはじめ、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、問題解決、ゲーム戦略、知識表現など、人工知能を支えるそれぞれの分野の基礎をつかむことができます。 独特の技術が多く使われている分野ですが、Excelのサンプルプログラムを体験することで、その技術を実感できるようになっています。Excelプログラムは簡単な入力とクリック操作で動くので、専門知識は不要です。操作を繰り返すことでプログラムが賢くなっていく様子は、人工知能技術への大きな期待も感じさせます。 また、本書で取り上げている各論は、高専5年生向けの授業がもとになっているので、学生・社会人問わず入門に最適です。特に、人工知能分野で活躍したい学生や、将来仕事で人工知能にかかわるかもしれない理系職種の方におすすめです。 【Excelサンプルプログラム】 ・多少ゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる ・「ちょっと高め／ちょっと低め」の感覚で空調を制御する ・遺産の適正な分配を要領よく行う ・宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？ ・最小コストで山の頂上まで登るときの経路を探せ ・簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦！ ・人工知能にことばの意味を教えよう ・病院に行く前に人工知能に聞いてみよう ・犯人を捕まえろ！ 【本書で解説している技術】 機械学習／深層学習（概論）／ニューラルネットワーク／ファジィ／遺伝的アルゴリズム／問題解決／探索法／ゲーム戦略／知識表現／エキスパートシステム／エージェント／Lisp／Prolog など ※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。

※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。 イラストを使って初心者にわかりやすく解説!! 　現在扱われている各種機械学習の根幹とされる「ボルツマン機械学習」を中心に、機械学習を基礎から専門外の人でも普通に理解できるように解説し、最終的には深層学習の実装ができるようになるまでを目指しました。 さらに機械学習の本では、当たり前になってしまっている表現や言葉、それが意味していることを、この本ではさらにときほぐして解説しています。

機械学習は，人工知能の実装を支える基盤技術として注目されています。人工知能の基盤と聞くと，難解な数学に対する素養が必要だと感じるかもしれませんが，その基礎は高校数学と大学初学年級の一部の数学が理解できていれば十分にマスターできます。本書は，理系出身ではない方，プログラムは多少作れるけれども数学はちょっと…という方を対象に，豊富なグラフとシンプルな数学により各手法のイメージをつかみながら機械学習の基礎を学んでいくことができます。ソフトはRを使っています。

※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。 AIビジネス待ったなし！ 「セカンドステージ」の情報を満載 　人工知能（AI）テクノロジーをビジネスに取り入れる企業が急速に増えています。もはや「様子見」という状態ではなくなりました。本書では、「AIビジネスはセカンドステージに突入した」と捉え、第2ステージの情報を中心に掲載しています。 　まずは「AI開発のガイドライン」に関する情報。日本では総務省がガイドラインを発表したことで議論が沸騰しています。倫理面に配慮しつつ、技術を進展させるルール作りが始まりました。いくら優れた技術であっても、「標準」でなければ受け入れられないもの。ガイドラインは標準化を見据えた動きであり、国内はもとより世界の市場を見越した動きです。 　次は「国内のAI事例」に関する情報。多くの日本企業がAIを活用してビジネスを拡大させようとしています。ライバルの動きは要チェック。 　最後は「AIを活用した先行プロダクト」の情報。「チャットボット」や「AIスピーカー」などは既に実用化されており、ビジネス競争は熾烈な状態です。 　本書では、こうした「AIセカンドステージ」の情報を詳しく解説しています。

機械学習分野に参入したい技術者･大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトなので初学者の教科書としても、最適!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

「ユーザーの心をとらえるゲームAIはどのように作りだせばよいのか？」ビッグタイトルや壮大なMMOを除けば，じつは現在も80～90年代のAI技術をベースに多くのゲームは制作されています。しかし，世界に通用する優れたゲームを提供するためにはより自由さを表現することが必要となっています。本書はFFシリーズはじめ，最新ゲームテクノロジーの事例を用いて，より高度な「～らしさ」を求めるAI制作のため，認知科学や自然科学の分野まで縦横無尽に思考していきます。ゲーム開発者のみならず，人工知能に興味をもつすべての人におすすめできます。著者初，渾身の書き下ろし。

※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。 東京大学特任准教授 松尾 豊氏 推薦！　人工知能プログラミングに必要な数学を、ゼロから抜け漏れなく、体系的に学ぶ！　数学を復習したいエンジニアに！ 大人気「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者がおくる、人工知能プログラミングに必要な数学を、やさしく学ぶ参考書が登場！ キホンのキホンからおさらいするから、ニガテな人でも大丈夫！ 後半では、Pythonのコードを動かしてさらに理解を深められます！ ■本書の目的 ・人工知能関連の書籍に現れる数式への抵抗感をなくし、専門書を読むための数学基礎力をつけます。 ・いくつかの人工知能のアルゴリズムを理解し、数式の意味を理解できるようにします。 ■本書の特長 ・ゼロからおさらいするので、誰でも読めます。 ・人工知能プログラミングに必要な分野に特化しています。 ・演習問題や例題で、理解を深められます。 ■本書の対象読者 ・人工知能アルゴリズムを用いてモデリングをしているが、その根底のアルゴリズムはブラックボックスであり、数学を復習したい方。 ・人工知能アルゴリズムを体系的に学びたいが、数学を忘れており、専門書に現れる数式が理解できない方。 ・人工知能アルゴリズムに興味があるが、ハードルが高いと感じている方。

TensorFlowとは，Googleが開発している深層学習フレームワークです。本書は，まずTensorFlowとはどういったものなのか概要を解説し，基本的な特長を押さえます。続いて，画像処理，自然言語処理，音楽生成などの問題を設定し，TensorFlowでどのようにその問題を解くかを解説します。最後にAndroidアプリからディープラーニングを動かすことにも試してみます。効率良くサービスに深層学習を取り入れたいと考えるエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。

※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。 数学がニガテでも大丈夫！機械学習をやさしく学ぼう 「機械学習に興味があるけど、どの本を見ても数式が出てきて、分からない…」 本書は、そんな方にぴったりの本です。 機械学習を勉強中のプログラマ「アヤノ」と、友達の「ミオ」の会話を通じて、楽しく学んでいきます。 本書では、 ・そもそも機械学習がどうして注目を集めているのか？ ・機械学習でできることにはどんなことがあるのか？ ・どんな時に、回帰や分類を使うと有効なのか？ といった基本的なところから始まり、 ・回帰や分類の具体的な題材に対して、どのように解決方法を考えていくのかをステップバイステップで解説 ・その解決方法を数式の形で表すとどうなるのかも、丁寧に説明 ・実際にプログラムの形にした場合の例 まで、丁寧に、じっくりと説明していきます。 とくに、数式については、高校で習った数学を忘れている方でも分かるように、つまづきやすいところや理解しにくいところを重点的に解説します。 機械学習の数式に対するモヤモヤを、一掃したいエンジニアの方に最適な1冊です。 【各章の概要】 ●Chapter1　ふたりの旅のはじまり ●Chapter2　回帰について学ぼう～広告費からクリック数を予測する●Chapter3　分類について学ぼう～画像サイズに基づいて分類する ●Chapter4　評価してみよう～作ったモデルを評価する ●Chapter5　実装してみよう～Pythonでプログラミングする ●Appendix　総和の記号・総積の記号／微分／編微分／合成関数／ベクトルと行列／幾何ベクトル／指数・対数／Python環境構築／Pythonの基本／NumPyの基本

※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。 ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。 いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。 いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。 本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。

現在話題となっている機械学習（Machine Learning）のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか？　計算で得られた結果にはどのような意味があり，どのようにビジネス活用すればよいのか？――という疑問を持つエンジニアが増えています。本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより，その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。

※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。 機械学習に関連する数学には、大きく、解析学、線形代数学、確率・統計学の3つの分野があります。本書は、これらの中で最も基礎となる、解析学、とくに、微積分の理論を中心に解説しています。残念ながら、本書一冊で機械学習に必要な数学がすべて学べるというわけではありませんが、もう一度、本格的な数学の世界に触れ、自信を持って「機械学習の本質が理解できた」と言えるための第一歩は、必ずここにあるはずです。受験勉強から解放されて、あこがれの大学数学の教科書を開いたあの時の興奮をわずかなりとも思い出していただければ、筆者にとってこの上ない喜びです。 ■本書の特徴 ・機械学習に関連する数学の最も基礎となる解析学・微積分を順序立てて学習できる ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 ※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。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。検索やハイライト等の機能が使用できません。 初心者でもPythonを用いて機械学習が実装できる！ 　 本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術のうち機械学習について、入門的知識から実践まで、できるだけ平易に解説する書籍です。「解説だけ読んでもいまひとつピンとこない」人に向け、プログラミングが容易なPythonにより実際に自分でシステムを作成することで、そのエッセンスを実践的に身につけていきます。 また、読者が段階的に理解できるよう、「導入編」「基礎編」「実践編」の三部構成となっており、特に「実践編」ではシステム計画研究所が展示会「Deep Learning実践」で実際に展示した「手形状判別」を実装します。 詳細目次 第1部　導入編 　第1章　はじめに 　1.1 機械学習とは 　1.2 Python と機械学習 　1.3 インストール＆セットアップ 　1.4 Python 早分かり ― NumPy とmatplotlib 　1.5 クイックツアー 　　小話 深層学習って何だ？ 　第2 章　機械学習の様々な側面 33 　2.1 機械学習をとりまく環境.. 33 　2.2 関連分野. 34 　2.3 学習法による分類. 35 　2.4 手法や課題設定による分類. 36 　2.5 応用例. 37 第2部　基礎編 　第3章　分類問題 　3.1 分類問題とは 　3.2 最初の分類器 　3.3 学習データとテストデータ 　　ミニ知識 色々な用語 ―学習・訓練・教師 vs テスト・評価・バリデート・検証 　　ミニ知識 k- 分割交差検証 　3.4 分類器の性能を評価しよう 　　ミニ知識 正答率（Accuracy）と適合率（Precision） 　　ミニ知識 色々な平均.調和平均・算術平均・幾何平均 　3.5 色々な分類器 　3.6 まとめ 　第4章　回帰問題 　4.1 回帰問題とその分類 　4.2 最初の回帰 ― 最小二乗法と評価方法 　4.3 機械学習における鬼門 ― 過学習 　4.4 過学習への対応 ― 罰則付き回帰 　4.5 様々な回帰モデル 　4.6 まとめ 　第5章　クラスタリング 　5.1 iris データセット 　　ミニ知識 フィッシャーのあやめ 　5.2 代表的なクラスタリング手法 ― k-means 　5.3 その他のクラスタリング手法 　5.4 まとめ 第3部　実戦編 　第6章　画像による手形状分類 　6.1 課題の設定 　6.2 最初の学習 　6.3 汎化性能を求めて ― 人を増やしてみる 　6.4 さらに人数を増やしてみる 　　ミニ知識 学習データに含める人数について 　6.5 データの精査と洗浄 ― データクレンジング 　6.6 特徴量の導入 　6.7 パラメータチューニング 　6.8 まとめ 　第7章　センサデータによる回帰問題 　7.1 はじめに 　7.2 準備 　7.3 センサデータの概要 　7.4 データの読み込み 　7.5 高松の気温データと四国電力の消費量 　7.6 もっと色々、そしてまとめ 　7.7 終わりに 第4部　付録 　付録A　Python で作る機械学習 　A.1 この付録の目的 　A.2 最小二乗法 　A.3 行列計算による解析解の導出 　A.4 反復法 　A.5 コードを書く前に 　A.6 実装例 　付録B　線形代数のおさらいと代表的な非線形モデル 　B.1 この付録の目的 　B.2 そもそも「線形」とは 　B.3 線形変換とアフィン変換 　B.4 ノルムと罰則項 　B.5 線形回帰の最小二乗解を考える 　B.6 機械学習における「非線形」

人工知能を利用した開発に必要な基礎知識がわかる！ 本書は人工知能関連の開発に携わっているエンジニアに向けて、今後のコアとなる理論と技術を図解で解説した書籍です。 話題の機械学習・深層学習、IoTやビッグデータとの連係についてもフォロー。理論の概念図や事例などを、わかりやすく解説しています。 第1章では人工知能の過去と現在と未来について解説。第2章～第14章への伏線となるように解説しています。 第2章～第14章では、各トピックにおける理論と技術について解説しています。 【対象読者】 人工知能を利用したプロダクトやサービス開発に携わるエンジニアの方（プログラマー、データベースエンジニア、組込みエンジニアなど） 【目次】 CHAPTER1 人工知能の過去と現在と未来 CHAPTER2 ルールベースとその発展型 CHAPTER3 オートマトンと人工生命プログラム CHAPTER4 重み付けと最適解探索 CHAPTER5 重み付けと最適化プログラム CHAPTER6 統計的機械学習（確率分布とモデリング） CHAPTER7 統計的機械学習（教師なし学習と教師あり学習） CHAPTER8 強化学習と分散人工知能 CHAPTER9 深層学習 CHAPTER10 画像や音声のパターン認識 CHAPTER11 自然言語処理と機械学習 CHAPTER12 知識表現とデータ構造 CHAPTER13 分散コンピューティング CHAPTER14 大規模データ・IoTとのかかわり ※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。

本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処理手続きやプログラム例（C言語）を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを具体的に理解できるように紹介していきます。

【本書の概要】 人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。 本書は、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク（scikit-learn：サイキットワーン）や NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、 丁寧に解説した書籍です。 本書では教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。 【本書の特徴と構成】 機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。 第1章では開発環境の準備について解説しています。 第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。 第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。 第4章では機械学習に必要な数学の知識について必要最低限の解説をしています。 第5章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。 第6章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。 第7章ではニューラルネット・ディープラーニングの基本について解説しています。 第8章ではニューラルネット・ディープラーニングの応用について解説しています。 第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。 特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて 著者がピックアップし、丁寧に解説しています。 【対象読者】 機械学習について学びたい初学者 ※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。

※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。 ポスト深層学習!! 本書は、ポスト深層学習の最右翼として注目される「アンサンブル機械学習」を、具体的にプログラムを動かしながら概観できる“超実践”の書である。 アンサンブル機械学習とは簡単に言えば、従来のいくつかの機械学習法の“良いとこ取り”である。その主な手法であるランダムフォーレスト、ブースティング、バギングなどについて、簡潔に紹介している。 「とにかく使ってみたい」という読者にはうってつけの、まさに「超実践の必読書」となるだろう。

SEに使ってほしい機械学習サービス 「Azure Machine Learning」 これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。とはいえ、機械学習ならではのコツがありますので、本書では基本的なことから解説しています。本書の狙いは、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習をあなたのスキルにすることです。 第1章　とにかく機械学習が何かを知る 第2章　実践:データを集めよう 第3章　Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう 第4章　実践編１　回帰分析を使ってデータを予測する 第5章　実践編２　作った回帰分析モデルを使ってみる 第6章　実践編３　予測精度を向上する 第7章　実践編４　統計分類で判定する 第8章　実践編５　クラスタリングで似たものを判定する 第9章　実践:実験結果を活用しよう 第10章　実践:どんどん賢くさせよう Appendix A　Azure Machine Learningを利用する方法

技術動向からビジネス面まで、人工知能に関する幅広い分野、論点を網羅的に扱う「AI白書」を刊行!!中島秀之東大教授、松尾豊東大准教授、川上量生ドワンゴ会長らを編集委員に、各分野の第一人者が執筆！

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習で捗るテキストマイニング！ 機械学習を用いた本格的なテキストマイニングをやさしく解説！ 本書は、フリーの分析ツールであるRを用いて、機械学習による大規模なテキストデータ解析の手法などをわかりやすく解説した書籍です。 (1) ウェブからのテキストデータの自動収集、(2) 生の「きたない」データを分析しやすい「きれいな」データにするための前処理、(3) 大規模データを解析するための機械学習の手法、(4) 分析結果を顧客や上司に分かりやすく伝えるための可視化の手法を丁寧に解説しています。 解説は、数式が苦手な読者もすんなりと読めるように、手法の原理を直感的に理解できるイラスト・図面を多用した構成としています。 主要目次 Part I　テキストマイニング 第1章　自然言語処理 第2章　テキスト処理 第3章　スクレイピング Part II　機械学習 第4章　データハンドリング 第5章　教師あり学習―回帰 第6章　教師あり学習―分類 第7章　教師なし学習

｢ウェブ｣を知らずして、｢データ｣を語ることなかれ･機械学習がどのように応用されているかを概観する。･評判分類の学習、単語の意味表現、検索結果の順序学習を重点的に解説。･話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※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。 人工知能のための創発・進化のシミュレーションが体験できる!! 本書は、進化計算をもとにした複雑系シミュレーションの理論とその応用を解説します。本書を通して、複雑系と創発の基礎的な考え方を学ぶとともに、その考えを読者自らが人工知能に応用できるようになることを最終的な目的としています。 また、本書では主に複雑系のシミュレーション構築ツールであるSwarmを使ったシミュレーションを示していますが、それ以外のシミュレータに基づくデモも提供しております。読者自ら創発現象のシミュレーションを体験できるような構成としています。 主要目次 第１章　学習と進化のための創発計算 第２章　創発する複雑系 第３章　待ち渋滞と認知の錯誤 第４章　協調と裏切りの創発 第５章　効用と多目的最適化 第６章　プロスペクト理論と文化の進化

さぁ、無限次元の扉を開こう!確率分布の基礎から時系列データやスパースモデリングへの応用までを明快に説く。理論的な背景である測度論も基礎から丁寧に解説する親切設計。新進気鋭のエース研究者が、満を持して執筆した。全ベイジアン必携!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

通常の計算機環境で実行可能な例を中心に、機械学習の主要問題への組合せ最適化手法の適用を解説。NP困難な問題を含む最適化の理論に加え、データ構造を利用した劣モジュラ最適化アルゴリズムの高速化についても述べる。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

機械学習に携わる技術者向け。必要な生命科学の基礎を述べ、遺伝子解析に使われる多重検定を解説する。また、複数の具体例を通して推定量を設計する方法を紹介した。大規模データを生命科学の発見につなげる道筋がわかる。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

どんな分野でも効率的な処理には優れたアルゴリズムが欠かせない。スパース(疎)という性質に着目すると、最短の道が見えてくる。定義や必要な数理、考え方の基礎から、アトミックノルムなどの発展的な内容までを1冊で学ぼう。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

誰でもすぐにオンライン機械学習を実践できる即戦力の入門書!オンライン機械学習の基礎から理論、実装、応用、最新手法までをすべて網羅し、明快に解説した。この1冊で、面白いほどよくわかる!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

人工知能と人工生命をはじめて学ぶ方に最適の一冊 本書は、人工知能と人工生命の基礎的な考え方が学べる本です。 アルゴリズムや生物学の知識が十分でないビギナー向けに、AI（人工知能）の基礎から最近の確率的推論や複雑系などの話題をわかりやすく解説しています。またAL（人工生命）では基本的な考え方から生物指向型計算と最適化手法などの応用分野までの興味深いトピックを解説しています。最新の話題として「生命を創るプロジェクト：合成生物学」についても紹介しています。探索技法については本書では扱っていません。また数式やプログラムなどは必要最小限なものに絞っています。

※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。 最小二乗法で、機械学習をはじめましょう!! 数式だけではなく、イラストや図が豊富だから、直感的でわかりやすい!　MATLABのサンプルプログラムで、らくらく実践!　さあ、黄色本よりさきに読もう!

　本書は、ディープラーニングを使用した人工知能開発について、主にビジネスで取り組む上での注意点を念頭に置いて、包括的に解説をしています。実際に開発を行う技術者に向けられた内容ではなく、技術を使ってビジネスを行う側の方に向けて書かれています。 　そのため、ディープラーニングの技術に関しては、動作原理を解説する程度にとどめ、従来のシステム開発とはずいぶんと勝手が異なっている部分、たとえば、開発期間・費用の見積もり方、検収方法、プロジェクトのハンドリングに関するノウハウなどをかみ砕いて解説しています。 　下記のようなよくある疑問に答える1冊です。 ・AIは何ができて何ができないのか? ・AI開発にかかる費用は? ・納品されたAIをどうやって評価すればいい? ・AIに知的財産権はある? ■本書の特長 ●ターゲットは技術者ではなくビジネスを行う人 　本書は、外部に人工知能を使ったシステムを発注する側の人間を主な読者対象としています。ディープラニングなどの技術に関しては動作原理を解説する程度にとどめ、ビジネス上で問題になる点などについては、著者が実際に開発・相談を受けた案件などの実体験も踏まえ、解説しています。 ●項目冒頭のQ&Aを流し読みしても概要がわかる 　項目の冒頭に人工知能システムにまつわるよくある疑問をQ&A形式で解説しているので、忙しい人でもQ&Aを読むだけでも概要がつかめます。解説も丁寧にしており、図解なども交えてわかるやすく解説しています。 ●知的財産権や今後の予想など、一歩先の内容も解説！ 　現在、盛んに議論されている人工知能にまつわる知的財産権（著作権など）についても現在の政府の取り組みなども紹介し、解説しています。また、今後のビジネスの予想についても触れています。

【電子版のご注意事項】 ※一部の記事、画像、広告、付録が含まれていない、または画像が修正されている場合があります。 ※応募券、ハガキなどはご利用いただけません。 ※掲載時の商品やサービスは、時間の経過にともない提供が終了している場合があります。 ※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 以上、あらかじめご了承の上お楽しみください。 人気声優ユニット「スフィア」のメンバー、寿美菜子の「めし」をテーマにしたフォトブック。撮り下ろしグラビアでは水着も披露！ 人気声優ユニット「スフィア」のメンバー、 寿美菜子のフォトブック。 雑誌『声優グランプリ』連載「みなこめし」のまとめに加え、 撮り下ろしグラビアでは 「水着×めし」をテーマにしたカットも大ボリュームで掲載！　 定食やカレー、コーヒーなど定番のものから、 給食やわたあめなどの変わりダネまで、 さまざまな「めし」が登場。 さらに、「めし」を通して 本人の思い出やプライベートな話もたくさん読める 大満足の内容になっている。 寿 美菜子：９月１７日生まれ。 ミュージックレイン所属。 主な出演作はアニメ 『戦姫絶唱シンフォギア』（サンジェルマン）、 『響け！　ユーフォニアム』（田中あすか）、 『けいおん！！』（琴吹紬）、 映画『ヒックとドラゴン』シリーズ（アスティ）ほか。

最小の努力で、最大の学びがここにある!･境界分野が面白い! 基礎から最先端まで，骨太の一冊!･機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。･おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※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。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。 コンピュータに「視覚」を与えるプログラミングを解説。 画像処理に必要となるOpenCVのプログラミングについてC/C++ベースの開発環境で解説。 OpenCV 3系の導入・画像処理から顔の検出、機械学習まで。基礎と活用例を効率よく学べます。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 「Jubatus(ユバタス)」は、分散した大容量データを素早く深く分析するオンライン機械学習用フレームワークで、日本発のオープンソースプロダクトです。 本書はJubatusコミュニティのメンバー自らが執筆。様々な環境へのJubatusの導入から、特徴抽出方法、主要な機械学習アルゴリズムの解説を、新規に起こしたサンプルを例に実践的に解説します。大容量データを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。また、サンプルで手を動かしながら学べるため、機械学習の入門にも適しています。 なお、本書で使用したサンプルコードはダウンロード提供します。

機械学習の考え方とRの活用をわかりやすく解説！―Rは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しており、先進IT企業では、あるモデルでうまく動作するかを判断するため、まずRでプロトタイプを作成・確認するというケースもあります。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計をわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Rによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。　◇以下「はじめに」より抜粋・要約◇筆者は、これまで2年以上にわたって、オープンソースの統計解析ソフトウェア「R（アール）」を用いた機械学習のセミナーを実施してきました。いつも参加者は満員となり、ニーズの高さを実感しています。Rの場合、何ギガバイトもの膨大なデータ量を処理することにはあまり適していません。むしろ、重要なのは、Rの特性を見極め、どのような機械学習の局面でどのように活用するか、にあると言えます。それが本書のコンセプトであり、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rによる実践について解説します。2年間のセミナーのなかで、受講者の皆様から、わかりにくいポイント、現場で利用するためのポイントなど、様々なフィードバックやリクエストをいただき、本書に反映しました。したがって本書は、実際の現場で利用されるデータサイエンティスト、これからRで機械学習の実施を検討される技術者の方などにお勧めできます。

※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。 コミュニケーションゲームにおける人工知能の最先端がここにある！ 将棋と囲碁の次に人工知能が取り組むゲームは人狼です。――松原仁氏（はこだて未来大学副理事長・システム情報科学部教授／人工知能学会前会長） 人を知り、人と遊び、人を出し抜く、人狼知能！――三宅陽一郎氏（日本デジタルゲーム学会理事／ゲームAI開発者） 「人狼ゲーム」とは、村に紛れ込んだ人食い人狼を、お互いに自分自身の正体がばれないようにほかのプレイヤーと話し合いながら、村人チームと人狼チームの生き残りを競うゲームです。与えられる情報に限りがあり、さらにプレイヤーごとに情報量に偏りがあるという「不完全情報ゲーム」で、騙す、嘘を見抜く、揺さぶるなど、「心理的な」駆け引きが重要になってきます。将棋や囲碁のように、お互いの情報が開示されている「完全情報ゲーム」における人工知能の研究は進んでおり、次のフロンティアは不完全情報ゲームであると目されています。 本書では、AI同士で人狼ゲームを行う「人狼知能」を通してAIプログラミングを学んでいきます。人狼ゲームを戦うプレイヤープログラム「人狼知能エージェント」の概要、機械学習入門とそれを活用したエージェントの作成方法、さらには自然言語処理の基礎とそれを組み込んだエージェントの作成方法まで、人狼知能エージェントを作成するための知識が網羅されています。 AIプログラミングの解説は数多くありますが、サンプルの実装ではなく、ここまで明確な目的を見据えた実装は多くはありません。本書を参考にして、強い人狼知能の開発や人狼知能大会への参加、さらには、推論や自然言語によるコミュニケーションが可能なAIといった応用へと踏み出してください。また、人狼知能エージェント同士を戦わせる「人狼知能大会（プロトコル部門）」を連覇中の最強エージェントのアルゴリズム解説も掲載されているため、脅威の人狼発見率を誇るプログラムの実際を知り、自分のエージェントに組み込むことも可能です。 付録として、コマンドラインやツールの基本、Javaプログラミングの基礎やツールの活用、デバックの手法などが収められており、プログラミング初心者であっても、人狼知能エージェントの作成が学べる内容になっています。

はじめての人も再挑戦の人も！ AI（人工知能）の基礎技術となる機械学習は、ここ数年で飛躍的に進化を遂げました。 その要因として、コンピュータの性能の向上とネットワーク網の発達、そして取得データの 増加が挙げられます。 本書はそれら膨大なデータから、統計学の成果をもとに、有意な事象を正確に抽出する 分析・解析手法をR言語で実装する方法をまとめたものです。 とはいえ、「統計学の成果」を「R言語を使って」となると、いきなり敷居が 高くなってしまいがちです。統計学の成果である数式を解読し、その数式から導かれる アルゴリズムを理解し、アルゴリズムをR言語で実装するとなると、（各種パッケージを 使用するとはいえ）一朝一夕では学習しきれません。 そこで、本書では直感でわかる基礎的な統計手法をとっかかりにしてそのデメリットを、 補正するために、次の統計手法を紹介し、その手法に合わせたR言語のパッケージと 使い方を、実際のデータを操作しながら説明するというスタイルを取っています。 おかげで、数式はほとんど出てきませんし、アルゴリズムの森のなかで迷子になることも ありません。初学者はもちろん、数式とアルゴリズムとR言語の3本の矢に射抜かれて 倒れた方にとっての復活の呪文ともなるでしょう。 ※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。

※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。 機械学習本ベストセラーの第2版！ 著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク（CNN/RNN）までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。 ◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。 ■「はじめに」より抜粋 機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。

新世代の数値計算ライブラリを操る！ 線形回帰からCNN/RNNまで網羅的に実践 -- TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。AI分野を中心に活用が進んでいます。本書ではまず、変数／プレースホルダといったTensorFlowの基本や、オープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習のさまざまな手法をレシピとして示していきます。具体的には次のとおりです。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式などです。※本書は『TensorFlow Machine Learning Cookbook』の翻訳書です。　※コードの検証にPython 3.5/3.6とTensorFlow 1.1/1.2を使用（各環境/各コードの動作を完全に保証するものではありません）。