情報科学作品一覧
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3.0※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。 『C による数値計算とシミュレーション』のPython版登場!! 本書は、シミュレーションプログラミングの基礎と、それを支える数値計算の技術について解説します。数値計算の技術から、先端的なマルチエージェントシミュレーションの基礎までをPythonのプログラムを示しながら具体的に解説します。 アルゴリズムの原理を丁寧に説明するとともに、Pythonの便利な機能を応用する方法も随所で示すものです。 まえがき 第1章 Pythonにおける数値計算 1.1 Pythonによる数値計算プログラムの構成 1.1.1 Pythonによる数値計算プログラム 1.1.2 Pythonモジュールの活用 1.2 数値計算と誤差 1.2.1 数値計算における誤差 1.2.2 数値計算における誤差の実際 1.2.3 Pythonモジュールの活用 章末問題 第2章 常微分方程式に基づく物理シミュレーション 2.1 質点の1次元運動シミュレーション 2.1.1 自由落下のシミュレーション 2.1.2 着陸船のシミュレーション 2.2 ポテンシャルに基づく2次元運動シミュレーション 2.2.1 ポテンシャルに基づく2次元運動 2.2.2 2次元運動シミュレーション 2.3 Pythonモジュールの活用 章末問題 第3章 偏微分方程式に基づく物理シミュレーション 3.1 偏微分方程式の境界値問題 3.1.1 ラプラスの方程式 3.1.2 ラプラスの方程式の境界値問題 3.1.3 境界値問題の数値解法 3.1.4 ガウスの消去法による境界値問題の計算 3.1.5 逐次近似による境界値問題の計算 3.1.6 その他の二階偏微分方程式 3.2 ラプラスの方程式による場のシミュレーション 3.2.1 ラプラスの方程式の反復解法プログラム 3.2.2 より複雑な形状の領域の場合 3.3 Pythonモジュールの活用 章末問題 第4章 セルオートマトンを使ったシミュレーション 4.1 セルオートマトンの原理 4.1.1 セルオートマトンとは 4.1.2 セルオートマトンの計算プログラム 4.2 ライフゲーム 4.2.1 ライフゲームとは 4.2.2 ライフゲームのプログラム 4.3 交通流シミュレーション 4.3.1 1次元セルオートマトンによる交通流のシミュレーション 4.3.2 交通流シミュレーションのプログラム 章末問題 第5章 乱数を使った確率的シミュレーション 5.1 擬似乱数 5.1.1 乱数と擬似乱数 5.1.2 乱数生成アルゴリズム 5.1.3 Pythonの乱数生成モジュール 5.2 乱数と数値計算 5.2.1 数値積分と乱数 5.2.2 乱数と最適化 5.3 乱数を使ったシミュレーション 5.3.1 ランダムウォーク 5.3.2 ランダムウォークシミュレーション 5.4 Pythonモジュールの活用 章末問題 第6章 エージェントベースのシミュレーション 6.1 エージェントとは 6.1.1 エージェントの考え方 6.1.2 Pythonによるエージェントシミュレーションの実現 6.1.3 マルチエージェントへの拡張 6.1.4 相互作用するマルチエージェント 6.2 マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション 6.2.1 マルチエージェントによるシミュレーション 6.2.2 マルチエージェントシミュレーションプログラム 章末問題 付録 A.1 4次のルンゲ=クッタ法の公式 A.2 ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明 A.3 ナップサック問題の解法プログラムrkp30.py A.4 シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索 引
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4.3本書は,AIに関心はあるがあまり数学が得意でない,多くの社会人や大学生,高校生が持つ「ディープラーニングがどうして動作するの?」という疑問に答える超入門書です。偏微分方程式などの難しい大学レベルの数学抜きに,Excelで見て動かして,ディープラーニングを学べます。図示しやすいパターン認識を題材にし,Excelの確認,数学の復習を織り込みます。数学的に難しいことはExcelに任せるため,計算に自信のない人でも,ディープラーニングを学ぶことができます。本書では,簡単なExcel操作と初等的な数学の知識だけで,ディープラーニングの動作原理を基本から理解できるようになります。
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3.0※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。 Python 3を使ったテキストマイニングの入門書! 本書は、Pythonを使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについてもていねいに解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。 目次 第1章 テキストマイニングの概要 1.1 テキストマイニングとは 1.2 応用の例 第2章 テキストデータの構造 2.1 テキストの構成要素 2.2 統計分析・データマイニングの基本的な手法 2.3 テキストマイニング固有の考え方 第3章 Pythonの概要と実験の準備 3.1 Pythonとは 3.2 プログラムを作って動かす環境 3.3 Pyrhonの書き方ルール 3.4 テキストマイニングに役立つライブラリパッケージ 3.5 データの準備 第4章 出現頻度の統計の実際 4.1 文字単位の出現頻度の分析 4.2 単語の出現頻度の分析 第5章 テキストマイニングの様々な処理例 5.1 連なり・N-gramの分析と利用 5.2 共起(コロケーション)の分析と利用 5.3 語の重要性とTF-IDF分析 5.4 KWICによる検索 5.5 単語のプロパティを使ったネガポジ分析 5.6 WordNetによる類語検索 5.7 構文解析と係り受け解析の実際 5.8 潜在的意味論に基づく意味の分析とword2vec 付録 Python, Jupyter notebook のインストール
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3.9■AIについての最も重要な命題=人類はAIを制御できるか、という「AIコントロール問題」と真正面から格闘した本命本。 ■近未来に、汎用的な能力においても思考能力においても、そして、専門的な知識・能力においても、人類の叡智を結集した知力よりもはるかに優れた超絶知能(スーパーインテリジェンス)が出現した場合、人類は滅亡するリスクに直面する可能性がありうる。そのリスクを回避するためには、スーパーインテリジェンスを人類がコントロールできるかどうかが鍵を握る。果たして、そのようなことは本当にできるのか? ■オックスフォード大学の若き俊英、ニック・ボストロム教授が、スーパーインテリジェンスはどのようにして出現するのか、どのようなパワーを持つのか、いずれ人類がぶち当たる可能性のある最大の難問、「AIのコントロール問題」とは何か、解決策はあるのかなどについて、大胆にして、きわめて緻密に論じる。2014年秋に原著が出版されるや、瞬く間にニューヨーク・タイムズ紙ベストセラーとなり、イーロン・マスク、ビル・ゲイツ、S・ホーキング博士およびその他多数の学者や研究者に影響を与え、AIの開発研究は安全性の確保が至上命題であることを広く認識させるきっかけとなった。 ■近未来においてスーパーインテリジェンスは実現する可能性はあるのか? どのようなプロセスで実現されるのか?スーパーインテリジェンスはどのような種類の能力をもち、人類に対してどのような戦略的優位性をもつのか? その能力が獲得される要因は何か? 人類が滅亡する危機に直面するリスク、人類との共存の可能性についてどう考えるべきか? これらAIをめぐる真に根源的な問題について著者は、類書をはるかに超えた科学的、論理的な考察を徹底して慎重に積み重ね、検証する。
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-※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。 人工知能研究における諸分野を、C 言語による具体的な処理手続きやプログラム例によりやさしく解説する!! 強化学習は、一連の行動の結果だけから行動知識を学習する手法です。 本書では、この強化学習と深層学習の基礎を紹介した上で、深層強化学習のしくみを具体的に説明します。単に概念を説明するだけでなく、アルゴリズムを実際にC言語のプログラムとして実装することで、実際にプログラムを動かすことで具体的な処理方法の理解を深めます。 主要目次 第1章 強化学習と深層学習 第2章 強化学習の実装 第3章 深層学習の技術 第4章 深層強化学習
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4.0※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。 Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る 本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。 主要目次 はじめに 第0章 Chainer とは 第1章 NumPy で最低限知っておくこと 第2章 ニューラルネットのおさらい 第3章 Chainer の使い方 第4章 Chainer の利用例 第5章 Trainer 第6章 Denoising AutoEncoder 第7章 Convolution Neural Network 第8章 word2vec 第9 章Recurrent Neural Network 第10章 翻訳モデル 第11章 Caffe のモデルの利用 第12章 GPU の利用 参考文献 ソースプログラム
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-※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
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3.0「神の一手」の謎にせまる! 【概要】 2017年5月にAlphaGoと柯潔(カ・ケツ)九段の最終決戦が行われ、 AlphaGoの3連勝となりました。AlphaGoは今回の対戦で さらに進化をとげました。 このようにAIの技術進化は日進月歩で進んでおり、国内でも 企業で研究開発が進んでいます。中でも目されているのは、 機械学習・深層学習・強化学習です。 本書はネイチャーで提供されているAlphaGoに関する 難解な学術論文を著者のほうで読み解き、「AlphaGo」で 利用されている深層学習や強化学習、モンテカルロ木探索の 仕組みについて、実際の囲碁の画面も参照しながら、 わかりやすく解説した書籍です。 本書を読むことで、最新のAIに深層学習、強化学習、 モンテカルロ木探索がどのように利用されているかを 知ることができ、実際の研究開発の参考にすることができます。 【読者対象】 ・人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者 ・ゲームAI開発者 ※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。
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4.0IoTを知らずにこれからのビジネスはできない 「IoT」の全てを網羅した決定版! 日本だけではなく世界が「IoT(Internet of Things、もののインターネット)」の時代に突入しつつあります。IoTの時代には、身の回りのあらゆるものがセンサーや制御装置を介してインターネットにつながり、データを集める。こうして集めたビッグデータを人工知能(AI)を使って分析し、効率や性能を高めます。さらには、新たなサービスを生み出し、これまでにないビジネスモデルを構築する──。IoTは「第4次産業革命」を起こし、既存のビジネスの世界を激変させるとまで言われています。 こうしたIoTの時代には、全てのビジネスパーソンにIoTの基礎的な知識やスキルが必須となります。あらゆるビジネスがIoTをベースに動くため、IoTを知らなければ仕事ができず、時代に取り残される可能性すらあるのです。一方で、IoTという言葉はよく聞くものの、内容が複雑でよく分からないという人が多いというのも現実です。 本書は「IoT」とは何かについて、基礎から体系的に学べる唯一の書です。IoT分野で使われる用語を網羅し、定義はもちろん、図版や事例を多用しつつ分かりやすく解説しました。 第1章から読んで体系的に学ぶことはもちろん、知りたいことがあったときに参照するという使い方もできます。検定試験「IoT検定」の公式本でもあります。 これから本格化するIoT時代を勝ち残りたいビジネスパーソンにとって、決定版となり得る1冊です。
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-※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、大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法まで、Rを使ったアルゴリズムの例題を交えてていねいに解説します。主な構成は、第1部でRを使ったデータマイニングの簡単な分析と探索的データ解析およびデータの可視化について解説、第2部でデータマイニングの一連の流れについて解説、第3部でRを使った、データマイニング手法をサンプルデータでコードを示して解説、現実のデータマイニング事例を紹介という流れで解説します。
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-※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。 Excelで進化計算が学べる!! 進化論的手法は、生物の進化のメカニズムをまねてデータ構造を変形、合成、選択する工学的手法です。この方法により、最適化問題の解法、人工知能の学習、推論、プログラムの自動合成などに広く応用されるものです。 本書ではGA やGP の基本原理からExcelを用いた実践(Excel のシミュレータ)について解説します。 ExcelシミュレーションはExcel2013/2016対応。 主要目次 まえがき 第I部 進化計算入門 第1章 進化計算の基本的な考え方 第2章 関数の最適化をしてみよう 第3章 GAを使ってみよう 第4章 GAをより複雑な問題に適用しよう 第II部 進化計算の実際的な応用例 第5章 進化計算で巡回セールスマン問題を解いてみよう 第6章 進化計算でスケジューリングしてみよう 第7章 進化計算をデザインに応用しよう 第III部 進化計算の発展 第8章 GAからGPへ 第9章 今後の展望 関連図書 索 引
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3.5最新ITキーワード解説書として大人気の「60分でわかる」シリーズ,機械学習とディープラーニングの解説書です。機械学習は難解な技術と思われがちですが,今やすべてのビジネスの効率化に理解が欠かせません。本書ではその基礎から最新知識までを幅広く解説します。機械学習の歴史や活用事例をはじめ,機械学習を支える技術,中小企業や個人でも実現できるビジネス活用のヒントなどをわかりやすく解説します。ビジネスパーソンが知っておきたい機械学習のすべてが,この一冊でわかります!
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4.0金融分野でのITの活用が進み,FinTech(フィンテック)という名称で話題を読んでいます。本書は,FinTechの基礎知識から,具体的なサービス,スタートアップ企業,FinTechを支える最新ITのしくみ,さらには企業での導入や家庭での活用方法までを1冊にパッケージ。これ1冊で,FinTechの全貌がわかります!
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-※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。
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-※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。 深層(多段層)ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。
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-☆「テクノロジー」が「メディア」を生み、やがて「編集」を変える 21世紀の情報社会を生き抜く積極的な防衛策は「編集」だ! デジタル・メディア時代に「編集的思考」が必要な理由とは? これからのメディア人(すべての人だ!)に必要な知識が凝縮。 本書では、メディア論の歴史、メディアの歴史、江戸文化からマクルーハン、 人工知能から地域デザインまで、メディアに関する言説の海を縦横無尽に泳ぎ回っていく。 ☆著者は、1990年代の初頭からデジタルの可能性に魅せられ 電通を退社、デジタル雑誌編集者、編集長として IT時代の黎明期から現在までをひた走ってきた、メディア論の専門家。 ☆特別対談を収録! ・なかのひとよ(サザエBot) 「サザエBot」のメッセージは読む人それぞれの「心の声」である ・菅付雅信(編集者) “物欲なき世界”がもたらす未来の社会と経済 ・水口哲也(デジタル・プロデューサー) エンターテインメントとしてのVRと真価 ・水野佑(法律家、弁護士) クリエイティブ×法律×インターネット ☆本文より “ 「編集」の素材となる「情報」は新しいメディアの登場と共にその種類や範囲を増加させ拡大させていく。 編集者の仕事が本を作るためだけの仕事ではないという認識は今後ますます重要になっていくはずで、 というか、むしろ、編集者はそうした多岐に渡る「情報」を扱わざる得なくなっていくだろう。 同時に従来とは違った質を持つ「情報」が生み出され、溢れ返り、乱れ飛んでいく世界にあって、 「編集」が要請される場面は飛躍的に増大していく” “ そのとき招来される「編集」とは単なる「情報整理術」などではなく、もっと異なるレベルの、 新しい「意味生成術」であり新しい「価値生成術」である。 新種のテクノロジーは新種のメディア誕生の加速力となり、新種の「情報」を派生させる原動力となる。 「情報」がその定義を変質させていけば、当然、「編集」もその役割を変更しなければならないだろう。 「編集」を含めたあらゆる創造産業はいま、大きな転換点の只中に置かれているのである ”
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3.0※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」
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3.82014年末に『エクサスケールの衝撃』を上梓させていただいたとき、世の中では「人工知能・AI」という言葉も「シンギュラリティ」という言葉も、まだそれほどメディアで目にすることはなく、新しい世界と社会の到来に対する感覚は希薄なものでありました。しかし今、まさに時代が大きく変わりつつあり、「エクサスケールの衝撃」に向けて速度を速めて世界が進みつつある状況を鑑みましたときに、これまで以上に多くの方々にその内容を知っていただき、迫る「プレ・シンギュラリティ(前特異点)」の意味や本質を理解していただき、それに対する準備を進めていただきたいと考えるに至りました。本書は、『エクサスケールの衝撃』の内容を約半分に凝縮した抜粋版でありますが、原書の重要箇所を余すところなく盛り込んでおります。ですから、その要点以上の内容を十分にご理解いただけるであろうことをお約束することができます。(「まえがき」より抜粋)
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3.5本書は,わずか11行のプログラム解説からはじまります。たったそれだけで深層学習を体験できるのが,いまの状況です。自らがハマってコードを書いて習得した著者が,Deel,Chainer,TensorFlowといった深層学習用フレームワークを使い,畳込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークのしくみをコードを読み解きながら解説します。ニューラルネットワークの学習には,画像と自然言語を対象に,GUIツール(CSLAIER)を使って行う方法を紹介。さらに後半では,AlphaGoにも使われた深層強化学習,ファインチューニングの手法,深層化の本命と目されているオートエンコーダについても知ることができます。
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-※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。 ロボットが“巧みさ”を手に入れるには? 冗長自由度系の不良設定性から“巧みさ”の力学的原理に迫る 人が日常的に何気なく行っている、目標物に向けて手を伸ばしたり、物を掴んだりするような巧みな動作。 それを多関節・多自由度なロボットで実現するには、その動作を生み出す「プログラム(計算式)」を用意しなければなりません。そして、そのプログラムを記述する時に、逆運動学の不良設定性が問題となります。 この問題をいかに解消するか? それがロボットで「巧みさ」を実現するための鍵となります。 本書では、ロボットが自然にこの問題を解消するための、数学的道筋に言及し、「巧みさ」の源泉を探ります。 本書は『"巧みさ"とロボットの力学』(2008年5月刊行)をプレミアムブックス版として復刊したものです。内容は変更されていませんので、ご了承ください。
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-話し相手になる機械、心を持った人工物。その登場を人類は古代から絶えることなく渇望してきました。 コンピュータと人工知能の技術が進むにつれ、それらはいよいよ現実になるかと人々を熱狂させています。 しかし、これまでのところ人工知能の研究は、心を持ち人間と交流できる存在を生み出せてはいません。 本書は、99年に「人工無脳は考える」という考察サイトを立ち上げ、以来17年に亘りユーザーと雑談するという複雑な精神活動を極めて単純なアルゴリズムで実現しようとする“人工無脳”の研究に取り組んできた著者による、科学・非科学の壁に囚われることなく想像力豊かに、人とコンピュータとの会話について考察する書籍です。 本書では、簡単なPerlプログラミングを習得した読者を対象に、人工無脳の歴史と日本語の人工無脳で代表的な辞書型人工無脳とログ型人工無脳のアルゴリズムを分かりやすく説明した後、どのようにして人工無脳の会話の質を高めるかを、実際に人工無能を改良しながら検証していきます。最終章では行動心理学を最初の足がかりとして、初期の仏教や潜在意識の世界に踏み込み、心のメカニズムについて述べた知見を紹介。それらを人工無脳的に解釈し、システムを考えた最初のステップも紹介します。
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4.0※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Webアプリケーションの脆弱性をチェックするための解説書です。Webアプリケーションはユーザーの個人情報や商品情報など重要な情報を扱っています。Webアプリケーションの開発者がセキュリティに自信がある場合でも、開発者のちょっとした打ち間違いや、勘違いがあることでWebアプリケーションに進入・改ざんなどが行われこれらの個人情報が悪用される恐れがあります。 本書ではWebアプリケーションの開発後にセキュリティを確認するための脆弱性診断についてまとめています。脆弱性診断を行う際のスタンダードツールとなっているOWASP ZAPとBurp Suiteを使用することで、開発者やセキュリティ担当者がセキュリティに問題がないかを検査することができます。 本書の前半では、Webアプリケーションがどのような仕組みで通信をし、どのようにして脆弱性が起こるのかといった診断に必要なネットワークの知識を学んでいきます。後半では、実際に問題があるBAD STOREというWebアプリケーションデータを使用し、仮想マシン上で実際に手を動かしながら脆弱性診断の手法を学んでいきます。診断の仕方はOWASP ZAPを使用して通信経路などを診断する方法と、手動で検索窓などにパラメータを挿入し診断する方法など様々な手法を解説しています。 著者の上野宣はOWASP ZAPの日本リーダーであり、脆弱性診断の第一人者です。脆弱性診断の手法を身に付けることで、セキュリティを客観的に判断することができますので、Webアプリケーションの開発者だけでなく、経営者の方にもおすすめの1冊です。 ※電子書籍版にはチェックシートは付属していません。 ※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。
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-2012年に実現した「ディープラーニング」は、人工知能の進化に衝撃をもたらしました。人間が学ぶ過程と同じような方法で自ら学ぶというディープラーニング。この技術は、世界をどのように変えるのでしょうか。本書では人工知能の知識がない方でも理解しやすいように、「人工知能」と「ディープラーニング」についてわかりやすく解説。人工知能の基本はもちろん、ビジネスへの応用や将来についても考察を進められる一冊です。
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3.5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。
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-データを使い、業務改善をしてビジネスに貢献する。その担い手として情報システム部門が期待されています。本書はデータを整え、活用する「データマネジメント」の体系を提示し、計画の立て方、取り組む際の勘所、実例を網羅した一冊です。 複数システムに散在するデータの統合手法について一章を設けました。企業合併や国際化にあたって必須の活動です。さらに著者が30年かけて分析した「データモデルパターン」を初公開しました。商品管理、価格、契約、予実対比のパターンを見ると、業務の改善や設計の糸口が得られます。 手法ごとに実践事例を掲載しました。ビッグローブ、ホンダ、ヤマハ発動機、NTTデータ、大成建設、JCBの実務者が寄稿しています。
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-1巻3,080円 (税込)※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。 <A5判の書籍を固定レイアウトで制作したものです。大きめの端末でご覧ください> GQM+Strategies(目標・質問・メトリクス+戦略)アプローチ 本書で解説するGQM+Strategies(目標・質問・メトリクス+戦略)アプローチは、目標に沿って測ることを決めるという意識的・無意識的に広く用いられているGQM(目標・質問・メトリクス)法を拡張し、残念なITシステムを作らないようにするためのものである。具体的には、測定を通じて目標を定量管理する中で、組織のあらゆる箇所や階層において目標とITシステム化に代表される戦略を整合させ、改善させ続けることを可能とする。 本書執筆にあたっては、ドイツIESE研究所(実験的ソフトウェア工学研究所)ならびに日本国内における豊富な実践適用を経た結果を反映させており、経営者や投資(特にIT投資)を検討する立場の方から、戦略(特にITシステム)の企画立案や運用に携わる方まで、幅広く役立つものとなっている。 ★このような方におすすめ 企業のITシステム開発者 ★目次 第1章 まず理解しておくこと 第1部 GQM+Strategiesアプローチ 第2章 GQM+Strategiesのポイント 第3章 フェーズ0:初期化 第4章 フェーズ1:環境の特性化 第5章 フェーズ2:目標と戦略の設定 第6章 フェーズ3:実行計画の策定 第7章 フェーズ4:計画の実行 第8章 フェーズ5:成果の分析 第9章 フェーズ6:結果のまとめ 第2部 業界への適用と他の手法との関係 第10章 各社の適用例 第11章 他のアプローチとの関係 第12章 まとめと今後に向けた見解 付録A GQM+Strategiesプロセスチェックリスト 付録B GQM+Strategies評価アンケート
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3.021世紀、インターネットの登場で情報流通革命が起きた。 利便性が格段にあがり、既存のビジネスモデルに代替性が提供されてきた。 かつてはプロしか持てなかった機材を世界中の誰でも持てるようになり、消費者だった人間が自分でコンテンツを生産し発信する時代の到来である。 インターネットの流通革命は、いまや表現の革命段階に移行しつつある。 インターネットの世界で無数の表現者たちが生み出す無数のコンテンツ。 この群像の時代にメディアやコンテンツビジネス戦略はどう展開されていくのか。 放送、インターネットの海外動向を調査・分析してきた著者が、ここ数年の世界のメディア戦略の動きをレポートし、メディア・コンテンツの行く末を考えた。【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】
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3.7ベストセラー『プログラムはなぜ動くのか』『コンピュータはなぜ動くのか』著者 矢沢久雄 3年ぶりの待望の最新作! ふだん何気なく使っているのに、改めてその意味を問われると、ひと言では答えにくい言葉の一つが、「情報」です。そのとらえどころのない「情報」を処理しているのが、ほかならぬ「コンピュータ」です。では、現実世界のあいまいな情報を、あいまいなことを受け入れられないコンピュータに、どうやって処理させているのでしょう? 本書は、情報をどう表現して、処理手順をどう明確にするか、身近なテーマをひきながら一つひとつ解説していきます。 特徴1:情報を処理することの「知識」と「センス」が身につきます! 「情報を処理する」とは、与えられた情報を計算、変換、検索などして、目的の結果を得ることです。本書では、コンピュータが情報を扱う過程をわかりやすく説明します。「知識」はもちろん、情報を考える「センス」を感じとってもらえるはずです。「情報」をキーワードに、あいまいな現実とコンピュータをつなぐ不思議な世界を一緒にのぞいてみませんか。 特徴2:たくさんの「クイズ」で腕だめし! 途中には、たくさんのクイズが登場します。パズルのように楽しい問題ばかりです。ぜひ挑戦してください。 特徴3:世界初のコンピュータや、偉大な開発者たちを写真とともに紹介! コンピュータの原型となった考え方やコンピュータの開発に貢献した人たちの話なども写真とともに多数紹介します。どのような発明と発見があって現在のコンピュータになったのか、ぜひ知ってください。
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4.0※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。 学問の最先端にいる研究者がコミュニケーションの科学をテーマに様々な角度から語る画期的なシリーズ。第一弾のテーマはコンピュータのカオス。
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-エネルギー、環境、高齢化など、我々が直面している課題の多くは、たくさんの要素が複雑に関連し合う問題である。ここで重要なことが「知の構造化」である。知識が凄まじい勢いで増えて、細分化された結果、全体像が見えなくなっているということである。科学が発展し、細分化していくにつれ、人間の価値と科学との距離が、次第に遠くなってしまった。知の構造化は、細分化されて知識を再構成しビジョンを「解りやすく、良くする」ために必要なのである。知の構造化は、「知識の構造化」と「行動の構造化」からなる。(カバー袖より/小宮山宏)
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-※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。 最新アップデートに対応!! 話題の『GPTs』を解説!!! オリジナルのChatGPTが作れる!!! 今話題のGPTs(ジー・ピー・ティーズ)はこんな事が可能です。 ・ノーコードでオリジナルのChatGPTを手軽に作成できる ・開発したChatGPTを共有できる ・外部サービスとAPI連携できる 本書では、GPTsの概要やCreateモードとConfigureモードによる作成方法だけでなく、チャットボット・文章生成・画像生成・データ分析・外部API利用などの開発事例を上げながら、GPTsの利用方法を、ビジネスマンなどを対象に徹底解説!