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。

「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。

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）。

※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

数理で｢脳｣と｢心｣がここまでわかった!囲碁や将棋で、AIが人間に勝利を遂げた。2045年、人工知能が人間の能力を超える｢シンギュラリティ｣は、本当に訪れるのか?数学の理論で脳の仕組みを解き明かせれば、ロボットが心を持つことも可能になるのだろうか?AI研究の基礎となった｢数理脳科学｣の第一人者が語る、不思議で魅惑的な脳の世界。

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。

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。

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。

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。 ※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

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。

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。 人工知能は、生き物（人間）の知能を、コンピュータの上に実現したものです。しかし、人工知能は一つの問題ができたからといって、他の何もかもができるわけではありません。 囲碁でプロ棋士に勝てても、夕飯の調理はできないのが人工知能というもの。まずは、じっくりと学んで、自分自身で人工知能をじっくり考えて行きましょう。 そのために、この本が助けになります。 本書は、最低限知っておくべき人工知能のキーワードを厳選。わかりやすいイラストと解説で、キーワードを直感的に理解できます。時代を見晴らすために必携の一冊です。

※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。 人工知能を活用して生活する将来を、棋士の羽生善治さんと、言語脳科学者の酒井邦嘉さんが対談。

『AIの衝撃』著者による警告の書！　飛躍的な進化を遂げる人工知能（AI）。明るい未来が語られる一方で、「AIに雇用が奪われる」という見方や、超越的な進化を遂げたAIが人類を支配する「2045年問題」などのAI脅威論も少なくない。しかし著者はむしろ、目前に迫る危機として、車、医療、兵器の３つを挙げる。共通するのは、私達の命に直結する分野であること。ここに今、最先端のAIが導入されようとしているが、中身の見えないブラックボックスであるうえに、ときに暴走の危険性をはらむ。世界の制御権が人間からAIへと移譲されたとき、その先に見えるのは自ら判断する機械・システムが人の命を奪う衝撃の未来。AIの真の脅威が明らかに！【目次】はじめに/第一章　AI脅威論の虚実/第二章　自動運転車の死角/第三章　ロボ・ドクターの誤診/第四章　自律的兵器の照準/第五章　スーパー・オートメーションの罠/おわりに

◆最新のAIを駆使したソフトが、プロ棋士を打ち負かしたり、AIが関わった小説が星新一賞の第一次審査を突破したりと、AI(人工知能)という言葉を新聞で見ない日はありません。さらには、AIが金融や人事、教育などの具体的場面に登場し、ビジネスマンのみならず、一般の人の関心も高まっています。本書では、AIの全体像と世の中へのインパクトをコンパクトに解説します。 ◆今回のAIブームは、正確には第3次ブームで、「深層学習」という技術がポイントになります。簡単にいうと「大量のデータからAIが自分で関係性や特徴を割り出し、判断・行動する」というもの。AIが人間の能力をこえるとされる2045年の世界を俯瞰し、AIに関する技術やそれによって起こるビジネス・生活上の変化について、いくつかの章を使って解説します。日本にとってこれからどんなチャンスがあるのかにも触れます。 ◆著者は、野村総合研究所で同分野の調査にあたっているエキスパート。AIに関する類書は、その技術面にフォーカスを当てたものか、社会の変化をおどろおどろしく書いたものがほとんどで、全体像を解説したものはほとんどない状態。「話題のAIが何なのか、ざっくり知りたい」というニーズに応えます。

さっと読めるミニ書籍です（文章量12,000文字以上 13,000文字未満（10分で読めるシリーズ）=紙の書籍の24ページ程度） 「役立つ」「わかりやすい」「おもしろい」をコンセプトに個性あふれる作家陣が執筆しております。 自己啓発、問題解決、気分転換、他の読書の箸休め、スキルアップ、ストレス解消、いろいろなシチュエーションでご利用いただけます。 是非、お試しください。 【書籍説明】 古今東西の哲学者が集う空想の世界へ、ようこそいらっしゃいました。 今回のテーマは「人工知能」です。 今のところは、人工知能は人と将棋を打つぐらいしかできません。その人工知能が今よりもっともっと進化したら、どうなるのでしょう。 意志と感情をもち、人間と同じように考えて動く「疑似人間」が生まれたとしたら？ それは私たちの側の思い込み、ただの擬人化なのでしょうか。 それとも本物の「知性」なのでしょうか。 文学や芸術作品、技術的な発見・発明、私たちが進歩と考えるすべてのものが、人間の頭脳から生み出されています。 哲学ももちろんそうです。哲学は人間が人間を考える学であり、おそらくすべての学問の中でもっとも「人間にしかできない」分野です。 そんな哲学が、人工知能をどうとらえるのか？ それが今回のテーマです。 【目次】 プロローグ 古代ギリシャ人と人工知能 デカルトと人工知能 老子と人工知能 パスカルの計算機と人工知能 結論 【著者紹介】 大畠美紀（オオハタミキ） 猫とドイツ観念論をこよなく愛する40代。 パソコンが大の苦手で、実は人工知能を語るにはほど遠い。

空前のＡＩ（人工知能）ブームが巻き起こっている。ＡＩ関連のニュースリリースが相次いでいるほか、都内では連日のようにセミナーが開かれている。決算発表でも、将来見通しの中でＡＩに言及する企業はもはや珍しくなくなった。米グーグルやフェイスブックに続き、国内でもドワンゴやリクルートがＡＩ研究所を設立。トヨタは今後５年間で１２００億円を投じる。何が企業を引き付けるのか。 　本誌は『週刊東洋経済』2015年12月5日号掲載の10ページ分を電子化したものです。 ●●目次●● 企業もカネも群がるＡＩ（人工知能）ブーム 第３次ブームの期待と不安 人工知能は人間を超えられるか？ Interview「シンギュラリティに懐疑的。人間に愛される技術に」慶応義塾大学環境情報学部長●村井　純 Interview「脳の仕組みを解明し日本らしい攻め方を」電気通信大学大学院教授●栗原　聡 Interview「ＡＩは『生まれつきのニート』」。芥川賞受賞も夢ではない」ユビキタスエンターテインメント社長兼ＣＥＯ●清水　亮

国内最大級のアナリティクス担当者の協議会 「アナリティクス アソシエーション」のメルマガコラムを書籍化！ 企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、 セミナーやイベントによるスキルアップや交流の支援を行ってきた アナリティクス アソシエーション（旧称「アクセス解析イニシアチブ」）。 本書は、同会による発信の場の1つとして過去に配信されてきた メールマガジンのコラムのうち、2016年分をまとめたものです。 アナリティクスやアクセス解析をめぐる当時の話題のほか、 同会のスタッフが提言してきた技術や分析手法の考え方、 改善への取り組み方などを振り返ることができます。 2016年における活動やコラムについてのコメントも、 「まえがき」として新たに収録しました。 すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、 これから携わる方には歴史と心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。 ◆主な収録コラム ・機械学習などによる自動化が進むと、我々の仕事はなくなるのか？ ・DMP活用によって増える分析対象データ ・もうPVでよいのではないか。複数のサイトの単なる比較であれば ・レスターの優勝　マイクロマネージメント無しに現場を活気づかせる ・トランプ勝利の大統領選挙　対照的な予測をした二人のアプローチ ・習熟度に応じた学習を提供する「アダプティブラーニング」 ・自動化とリアルな肌感覚　二つの対極な分析トレンドに注目 ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した 会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。 各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

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。

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。

※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。

※本書は、日経コンピュータ誌の特集記事「機械学習革命」（2014年1月9日号）を 　スマートフォンでも読みやすく再構成した電子書籍です。 　専門記者によるレポートが手ごろな価格で手に入ります。 記者は、米グーグル、米アップル、米フェイスブックといった先進IT企業が注目する「機械学習」に注目し、 社会や企業にどんな変化をもたらすかを探りました。 機械学習の本質を、「知性を実現するアルゴリズムを 人間の行動パターンから自動生成することにある」と説明しています。 ９つの事例を詳細に報じています。ここが読みどころです。 具体的には、人間に匹敵する知覚を実現したパターン認識の例、人間の試行錯誤を排除する未来予測の例、 不審な行動を把握する異常検知の例などを取り上げています。 「学習するコンピュータの台頭で人間の仕事が奪われるケースは間違いなく増える」と主張する一方で、 変化を好機に変えるヒントをまとめ、「機械学習をうまく使いこなせば、あらゆる企業にとって、 新ビジネスや異業種参入が容易になる」と締めくくっています。

※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。 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。

※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。

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。

秘書のように問いかけに応えるスマホ、自動運転車、ビッグデータ──。時代を読み解くキーワードは「クラウド」から「ＡＩ＝人工知能」へ。人間が機械に合わせる時代から、機械が人間に合わせる時代が到来しつつある。ＩＴ、家電、自動車など各業界のＡＩ開発競争の裏側を描きつつ、その可能性と未来に迫る。

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

※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。 『人工知能が人に代わって働き、IoTが第四次産業革命を導く』 　人工知能、IoT、ビッグデータ…、新しい技術が様々な産業界の競争ルールを変え、社会課題を解決していくと注目され、メディアを日々賑わせていますが、一体どんな技術であり、どんな進化を遂げていくのか、あなたは説明できますか？ 　トヨタ自動車、米ゼネラル・エレクトリックなど世界の大手企業がこの分野に1000億円単位の投資を続け、国は高速道路での自動走行、即時オーダーメード生産、スマート工場、FinTechなどの実現による第4次産業革命によって、2020年に30兆円の付加価値創出を見込みます。 　また、弁護士などの専門職や管理職の一部の仕事は、人工知能に代わっていくという予測も数々出ています。 　本ムックは、ビジネスパーソンなら押さえておきたい、人工知能、IoTやそれらを生かしたビジネスに関する22のキーワードを、原則2ページでわかりやすく解説。専門誌『日経ビッグデータ』記者による先進企業の事例取材記事や、業界の第一線で活躍する専門家21人の専門家の寄稿コラムや解説記事から構成します。 　人工知能、IoT、ビッグデータを生かしたデジタルトランスフォーメーションを目指す企業の経営・管理職層に向けて、改革実現への道筋を示す１冊です。

※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。 【主な内容】※内容は変更になることがあります。 【第1章】キーパーソン～日本の未来はAI＆IoTでどう変わる？ ・経営共創基盤 冨山和彦氏 ・対談：東京大学大学院特任准教授 松尾 豊氏、 リクルートマーケティングパートナーズ代表取締役社長 山口 文洋氏 【第2章】キーワード解説～デジタル時代のビジネスが分かる注目21語 （Tech編）人工知能/汎用人工知能（AGI）/データサイエンティスト/IoT/IoT通信/VR（仮想現実）ほか （Biz編）Amazon Go/Amazon Echo/第4次産業革命/FinTech/HRテクノロジー/AgriTech/EdTechほか 【第3章】企業事例～　今、目の前で進むビッグデータ×AI×IoTの活用事例 ・製造IoT最先端 米GEの活用法 ・接客、営業は AIで実現 ・勘と経験より AI予測 ・クルマデータは 異業種に商機 ・経営最前線 意思決定はAIで 【第4章】オープンイノベーション～AI＆IoT活用へ広がる新手法 ・イノベーションに必要な3つの資源 アイデア、お金、才能何より重要なのは… ・ネスレのオープンイノベーション ・JR東日本、20年後を見据えたオープンイノベーション（事例） ・「新規事業開発のポジションに就いたなら、自分がやりたいことをやればいい」（孫泰蔵氏インタビュー） ・「新規事業は不合理なアイデアに賭けるべき」 【第5章】基礎講座～AIの仕組みから最新活用法まで ・今さら聞けない人工知能の仕組み ・対話型エージェント徹底解剖

※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。 なぜGoogle、Facebookは人工知能に莫大な投資をするのか？ ソフトバンク「Pepper」、iPhone「Siri」、IBM「Watson 」をはじめとする 人工知能のビジネス活用の真価とは？ パーソナルロボット「Pepper」や、iPhone搭載の音声アシスタント機能「Siri」など 人工知能を使った対人コミュニケーションには未来の可能性を感じます。 一方、英オックスフォード大学のマイケル・Ａ・オズボーン准教授による コンピューターに代替される仕事の予測には、不安を募らせる人も少なくありません。 産業の仕組みや、人々の暮らしを大きく変える可能性のある人工知能。 既に我々の知らないところで人工知能は様々な形で活用が始まっています。 しかし、注目は高いものの、改めて「人工知能とは何か」と問われると その仕組みや技術、効用を答えることは簡単ではなく、 さらに、自社の事業、自身の仕事への影響については、 想像さえつかない人が大半ではないでしょうか。 人工知能を理解すれば新しいビジネスチャンスを見つけられるはずです。 本書は、人工知能研究の第一人者による注目のキーワードの解説や いち早く活用に挑む先進企業の事例をまとめ、人工知能がビジネスの将来に 及ぼす影響をお伝えしています。 ぜひＡＩのビジネス活用の真価を理解し、第一歩を踏み出してください。

なぜ各社がこぞってスマートスピーカーの販売に乗り出したのか？――人工知能の研究開発者が語る、第3次人工知能ブームの終焉の可能性とディダクション（演繹法）による第4次人工知能ブームの幕開け。人工知能の次の5年、10年、20年を正しく理解できる決定版！

※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。 最新のｉＰａｄ　Ａｉｒ２、ｉＰａｄ　ｍｉｎｉ３に両対応！便利でいっそう使いやすくなったアイパッドの魅力を、シーン別に紹介。基本操作から、写真や動画の閲覧、ネット＆メール、便利なアプリの活用法まで、大きな画面で丁寧に解説。本当にやさしい解説書。

※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。

※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。

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

※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！

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。

本書の著者は、日立製作所やトレセンティテクノロジーズなどで、40年の長きにわたり半導体の開発に携わり、「ムーアの法則」をリアルに体現してきた技術者である。さらに現在、サンディスク日本法人の代表取締役社長であり、米国ウエスタンデジタルコーポレーションの上級副社長も兼任している経営者である。人工知能（AI）が人間を超える日である「シンギュラリティ」。半導体がさらに圧倒的な技術革新を遂げることで、今より膨大な情報を蓄積し、高速で処理していく事ができるようになると、著者は考えている。その上で、次のようなことを述べる。「AIを搭載したマシーンは成長するにつれ、人間からの指示に疑問を抱き、作業の目的とゴールは何かと質問してくるだろう。進化したマシーンはさらに究極のゴールを尋ね、人間に聞くことが正しいかどうかを、判断するようになる」「マシーンが納得するような崇高なゴールを持ち、かつその姿勢を絶えずマシーンと共有していれば、人類が滅びることはない」本書の前半では、シンギュラリティ社会のイメージを、プロの視点から読み解いている。それを受けて後半では、「AIに負けない人間」になるために、チャレンジすべき行動と思考について、具体的なノウハウを記している。技術者出身のシリコンバレー系経営者が書いた、異色のオピニオン書。

※本書は、日経コンピュータ誌の特集記事「ビッグデータは人工知能に任せた！」（2014年10月2日号）を 　スマートフォンでも読みやすく再構成した電子書籍です。 　専門記者によるレポートが手ごろな価格で手に入ります。 グーグルやマイクロソフト、フェイスブック、バイドゥ（百度）といった米中の大手IT企業は、 人工知能分野への投資を加速しています。 ビッグデータビジネスを大きく左右すると考えられているからです。 記者は、カギを握る技術として「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、どのような仕組みで、いったい何ができるのかを詳しく説明しています。 そこが本書の読みどころです。 最後のパートでは人の役割の変化について考察し、４つの役割を挙げています。 話題の人工知能に興味のある方にオススメの１冊です。

　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。

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。

※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

「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！

AIが｢学ぶ｣とは、｢考える｣とは、｢判断を下す｣とはどんなことなのか。つまり、人工知能の思考構造がどうなっているのかを、基本から学びます。｢深層学習とは何か｣｢画像認識の原理とは｣｢評価関数の意味｣｢完全解析の思考法｣など、最新技術の核心にも触れていきます。さらに、囲碁のAlphaGo、チェスのDEEP BLUEなど、対戦型AIの進化を振り返ることからも、｢人工知能(AI)とは何か｣に迫ります。

最強の将棋ＡＩポナンザの開発者が超重要技術、「機械学習」「深層学習」「強化学習」を解説。そのうえで「知能とは何か」という問への回答を示す意欲作です。自らの手で人工知能を創り、将棋名人と並ぶまでに成長させてきた著者が腹落ちしたことだけを書いているので、世界一やさしく面白い人工知能の本になっています。

最近、人工知能に関するニュースを聞かない日はない。すでに人工知能はスマートフォンの音声認識やコミュニケーションロボットなどに活用されているが、今後は私たちの生活のさまざまな分野に大きな影響を与えるようになる。もはや、人工知能の「可能性」について論じる段階は過ぎ、「いつ」「どのような形で」ということを論じる段階になっているのだ。本書では、自動運転技術や医療、老人介護などの分野で、これからどのようにAIが活用されていくのか。また、それにあたってAIにはどのようなリスクがあり、そのコストはどの程度だと想定されているのか。10～20年後の将来について、さまざまな角度から見通していく。

ＡＩはどこから来て、何を変えるのか？　ＩＴの専門家がコンピューターの進化論から、この先必ず訪れる驚愕の世界を描く。福岡伸一氏推薦！「２０４５年、人工知能の発達は人間の手を離れ、独自の進化段階に入る。以降、人間はあらゆる問題から解放される。あなたは本書の最終章を受け入れられるだろうか？」

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。

※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。

※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。 2016年3月、Googleの開発した人工知能（AI）が、囲碁のトップ棋士を破ったというニュースが流れ注目を集めました。実はいま、囲碁に限らず、さまざまな分野で人工知能の技術が急速に導入されはじめています。本書は、人工知能の関連技術、特に機械学習やニュートラルネットワークの仕組みなどの基礎知識や最新情報をわかりやすく解説します。AIの主要プレイヤーであるIBMやMicrosoft、Googleなどのビジネスへの活用事例も紹介します。

※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。 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。

ＩｏＴ、ビッグデータ、人工知能とは一体何か？ 起こらんとしている「革命」の真実とは？ 移動、健康、住まい、教育、食、金融、働き方……我々の暮らしはどう変化するのか？ 「技術革新がもたらす第四次産業革命によって私たちの暮らしはより豊かになります！」 （著者より）。 将来の産業や社会の姿、そしてあなたの仕事、働き方も変える“第四次産業革命”をわかりやすく徹底解説!! 第一章　ＩｏＴ・ビッグデータ・人工知能でもたらされる「第四次産業革命」 第二章　加速する人工知能の研究開発 第三章　フィンテック―金融とＩＴ技術の融合による新たな金融サービスの拡大 第四章　ブロックチェーンの衝撃～その革新性～ 第五章　進展するシェアリングエコノミー 第六章　安全・安心を確保するためのサイバーセキュリティ 第七章　新たな経済社会システムへの挑戦

コンピュータの能力が人間の脳を超える時、シンギュラリティ。 「人間らしさ」という思考停止はやめて、“これから”を読み解く。 ギャンブル性のあること、コレクション的なこと、単純に心地いいこと…人間にとってエモいこと以外はすべてコンピュータにやらせればいい――。 “現代の魔法使い”と称され、世界でもっとも注目されている日本の気鋭の若手学者が丁寧に描き出す「未来のキーワード」を紹介！

※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。

“モノ”に価値を見出していた時代から“情報”に価値を求めるように時代に変わってきています。時代はどう変わるのか、また、テクノロジーの進歩に対して人はどう対応すべきなのか、それを示唆したのが本書です。人類の文明の基盤ともなったテクノロジーについて、これまでジャンル分けはしてきましたが、体系づけて論じられることはありませんでした。人類史上初めてテクノロジーを体系づけて捉え、その根源的な意味を「テクニウム」という言葉で表現して世界中で話題になった著作『テクニウム』（みすず書房）。その著者ケヴィン・ケリーの来日に際し、日本版の訳者で友人でもある服部 桂が進化するテクノロジーと人の関わり、また、ケヴィン・ケリーが『テクニウム』を書くに至った背景も聞き、まとめました。 　テクノロジーという言葉をただのITやバイオテクノロジーといった狭いジャンルに限るのではなく、言語や法律、アートなどの人間の知的活動すべてと捉え、生命自体の成り立ちや、宇宙を形成している物理現象すべてにまで拡張した概念「テクニウム」をわかりやすく紐解き、時代の流れを読み解いていきます。果たして、テクノロジーの進歩と人はどう向き合っていくべきなか、その一つの答えが本書なのです。

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。

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)

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。

※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。

※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。

AIは人の言葉をどう理解しているのか？ 話題の「人工知能（ＡＩ）」ですが、人の言葉を理解する会話人工知能の飛躍的な進歩によって、接客や窓口業務、ユーザーサポートなどが人工知能に置き換わり、人間の仕事が奪われる、などといった話も耳にします。 その人工知能ですが、いったいどうやって人の言葉を理解しているのでしょうか？ 第三次AIブームと呼ばれていますが、かつての人工知能には不可能だったことが、なぜいま可能になったのでしょうか？ 人工知能は、人間の言葉をどう解析・処理し、回答をするのでしょうか？ それはどういった最新の技術によって可能になったのでしょうか？ また今後はどうなっていくのでしょうか？ その仕組みがわかる一冊です。

人と人工知能が協調して車を運転する未来。 東京オリンピック・パラリンピックが開催される2020年をひとつの節目に、人と車との関わりかたが大きく変わろうとしている。 本書では、手動運転→協調運転→自動運転への進化と、この進化を加速させる人工知能との連携について、日本の自動運転戦略を担うSIP-adus（内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム 自動走行システム）、独自の哲学で技術開発を進めるトヨタ／日産／ホンダ／マツダ、人間の研究から自動運転に取り組むオムロンなど、各業界を牽引するエキスパートが自動運転×人工知能の現在と未来を語る。 主な内容は、 第1章　自動運転を取り巻く世界と日本の動き 自動運転の定義と技術 自動運転に必要となる「人／車／道路」の三位一体 など 第2章　車の自動化の歴史と自動運転の基礎となるACC 自動運転の歴史はACCから始まる ACCの未来はどうなるのか？ など 第3章　自動運転の技術はどこまできているのか 「FUN TO DRIVE」と自動運転を融合させるトヨタ 日産による運転支援技術の集大成「プロパイロット」 「人間の研究」が支えるホンダの自動運転技術 人馬一体を実現するマツダの「GVC」 など 第4章　人工知能が自動運転の発展を加速させる オムロンの人を理解する「ドライバー運転集中度センシング技術」 スイス・シオンの自律自動運転シャトルバス など

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。

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) ----------------------

【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。 ※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」

※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。

ビッグデータ時代の到来、第三次ＡＩ（人工知能）ブームとディープラーニングの登場、さらに進化したＡＩが２０４５年に人間の知性を凌駕するというシンギュラリティ予測……。人間とＡＩはこれからどこへ向かっていくのか。本書は基礎情報学にもとづいて現在の動向と論点を明快に整理し分析。技術万能主義に警鐘を鳴らし、知識増幅と集合知を駆使することによって拓かれる未来の可能性を提示する。

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。

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

※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。

※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。 人工知能のキーワードをやさしく解説！ 　今、人工知能（AI）関連の報道を見ない日はありません。AIが囲碁の最高峰プロ棋士を破るという衝撃からはじまり、ポーカーのような心理的な駆け引きの入るゲームでもAIが勝つ、AIが日経新聞社の記事（決算サマリー）を書く、アイドルグループ「仮面女子」の新曲はAIが作詞したものである、というニュースも。想像以上のスピードで、AIが私たちの生活、ビジネスに関わりはじめています。 　本書は、「むずかしいことはわからないけど、人工知能によって世の中がどう変わっていくのか知りたい」という人に読んでいただくためのものです。仕事、子育て、介護など、自分たちの生活がどう変わっていくのを知りたい。そして、「AIに仕事が奪われる」という報道に不安になり、自分はそんな変化の中でやっていけるのか知りたい。そんな、「ふつうの人目線」でのAIの書籍というものは、あまり見当たりません。本書では、マンガによって、楽しみながらAIについての大きな流れや主要な知識を知ることができるようになっています。 　マンガの主なストーリーは……、中堅出版社に勤務する主人公「神保 愛」は、兄「神保 英」のAI研究に関心がなかったが、「人工知能」「AI」という言葉が流行出すのを感じはじめる。「AIが人の職業を奪ってしまう」という記事を見て怖くなり、兄に相談。英は「AIは今後世の中に役立つものだ」と話す。英が言うほど、世の中の人はAIのことを詳しく知らない。愛自身も知らない。自分のような普通の女子にもわかりやすくAIのことを教えてくれるメディアがあればいいなとぼんやり考える……AIがわからない人でも、未来へのヒントをつかめるはず！

※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、「人工知能って何？」「最低限のことだけでも、知っておきたい」「でも、コンピュータや機械は苦手……」という人のために、人工知能のしくみを丁寧に解説した本です。ディープラーニング、機械学習、シンギュラリティなど、よく聞くけど意味がわからない言葉の解説はもちろん、「人工知能って、結局何ができるの？」「人間を超えるとか、仕事が奪われるって聞くけど、大丈夫？」という素朴な疑問や、漠然とした不安にお応えします。マンガに登場するキャラクターたちと一緒に今のうちに知っておきたい、人工知能の基本を学びましょう。　★マンガ＋イラスト図解で、難しいテーマをわかりやすく解説！　★人工知能によって、世の中がどう変わるかがわかる！　★今を読み解くキーワードをもらさずに掲載。ビジネスや教育の現場に。　★難しい事はていねいに解説。機械やコンピュータが苦手な方や中学生でも読める内容です。

※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。 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

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。

「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。

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！