AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる！ 【本書の目的】 本書は以下のような対象読者に向けて、 線形代数、確率、統計/微分 といった数学の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。 【対象読者】 • 数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方 • AIをビジネスで扱う必要に迫られた方 • 数学を改めて学び直したい方 • 文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方 • コードを書きながら数学を学びたい方 【目次】 序章　イントロダクション 第1章　学習の準備をしよう 第2章　Pythonの基礎 第3章　数学の基礎 第4章　線形代数 第5章　微分 第6章　確率・統計 第7章　数学を機械学習で実践 Appendix　さらに学びたい方のために ※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。

注目の最新AI技術！深層強化学習の開発手法がわかる！ 第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊！ 【本書の目的】 AlphaGo（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。 AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。 本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。 【本書の特徴】 第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。 次いで、強化学習の基礎（Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法）と深層学習の基礎（CNN、RNN、LSTM）を解説します。 さらに、簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。 第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。 1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。 2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題（TSP）やルービックキューブの解探索について説明します。 3つ目は、系列データ生成です。文書生成（SeqGAN）やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索（ENAS）を解説します。 全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。 【読者が得られること】 深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。 【対象読者】 深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア ※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（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、人工知能研究を新時代へ導いたのです。 本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による最適化計算の手法等も明らかにします。 さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、および手描き文字のサンプルデータを用い、ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

本書は、GoogleがGCP(Google Cloud Platform)上で提供している機械学習関連のツールやAPIを活用し、実際に機械学習の環境やデータに触れながら、その原理と動作を体験的に学ぶことができる機械学習入門書です。 ●Googleは、機械学習にも有用な優れた環境を提供しており、特にDatalabはブラウザ上でPythonのコードを実行でき、グラフ・表を出力できるほか、ビッグデータを高速で処理するBigQueryや便利な各種APIにも簡単にアクセスできるツールです。 ●本書では、Datalabを通じて、Googleが膨大なリソースを使い初めから用意している機械学習環境にアクセスし、高度な機能と豊富な資源を十分に活用できるよう読者を導いていきます。 ●本書の学習では、数式はほとんど使わず、簡単なコードとそのグラフィカルな実行結果により、理解を深めていきます。 まずは識別の基礎から入り、各種識別関数を通じて機械学習の原理や手法を学びます。 続いて実践的にデータを扱いながら、データの評価方法やチューニングを学び、さらに深層学習(ディープラーニング)へと進んでいきます。 深層学習では、画像識別による具体例から始まり、より高度なニューラルネットワークまで学んだ後、実際にGoogleの深層学習用ライブラリー(TensorFlow)を使ってニューラルネットワークをモデリングする方法を学びます。 最後に、画像識別を代表するCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の実装法を学び、実運用の入り口へと案内します。

PyTorchは、世界で主流の深層学習ライブラリのひとつ「Torch」（松明の意）のPython対応版です。Facebookが開発を主導したオープンソースとして非常に注目されています。本書はこのライブラリを初めて触るところから手ほどきし、Pythonによる異常検知や画像認識の実装までを体験。機械学習・深層学習を初めて学ぶITエンジニア向けに、数式なしで丁寧に解説します。 ◆本書の特徴 機械学習・深層学習のアルゴリズムを数式なしで理解できる。 Pythonを使って少ないコードで簡単に実装できる。 異常検知や画像認識など、様々なケースの実装を体験できる。 ◆本書の構成 ・第I部 AI技術の最新動向やPyTorchライブラリの概要、実装環境の構築方法 ・第II部 機械学習の全体像、ニューラルネットワーク・アルゴリズムを使った学習の実装方法 ・第III部 深層学習のアルゴリズム(DNN、CNN、Deep Q Network)を使った学習の実装方法

※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。 私たちの日常生活で、人工知能が普通に使われる時代になりました。スマートフォンの顔認証、自動運転技術、SiriやAlexaのようなAI音声アシスタントなど身近な技術ばかりです。これからは機械学習や深層学習はエンジニアの基本教養となるかもしれません。本書は、機械学習や深層学習の分野から画像認識に重点をおいて、難しい数式をつかわず、図や写真を多用して解説する入門書です。必要な概念、用語、キーワードも網羅的に説明します。

【概要】 本書は、深層学習の開発環境の準備とPythonの基本、各種深層学習モデルの解説、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。 ニーズの高い、人気の深層学習モデルを利用した画像処理モデルの構築方法を解説しています。 また最終章では深層学習のモデルをGoogle Cloud Platform（GCP）にデプロイする手法を解説しています。 【読者対象】 人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者 【著者】 株式会社アイデミー　木村優志（きむら・まさし） 博士（工学）。ATR-trek、富士通を経て、現在はConvergence Lab.の代表として多数のAI案件を手がける。 アイデミー技術顧問。 ※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。 人工知能技術の中枢をなす深層学習と物理学との繋がりを俯瞰する。物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。《目次》第1章　はじめに：機械学習と物理学【第I部　物理から見るディープラーニングの原理】第2章　機械学習の一般論第3章　ニューラルネットワークの基礎第4章　発展的なニューラルネットワーク第5章　サンプリングの必要性と原理第6章　教師なし深層学習【第II部　物理学への応用と展開】第7章　物理学における逆問題第8章　相転移をディープラーニングで見いだせるか第9章　力学系とニューラルネットワーク第10章　スピングラスとニューラルネットワーク第11章　量子多体系、テンソルネットワークとニューラルネットワーク第12章　超弦理論への応用第13章　おわりに

※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。 ストーリーでPythonと機械学習がわかる!! 『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』、『ベイズ推定入門　モデル選択からベイズ最適化まで』につづく、お妃さまシリーズの第3弾を刊行するものです。Pythonの学習を主軸としたものであり、機械学習を実践したくなった人、およびカジュアルでわかりやすいPython入門本を探している人をターゲットとします。Pythonのコードとコードの説明をイラストでわかりやすく解説します。現在注目されているGAN（敵対的生成ネットワーク）についても解説。 第1章　魔法の鏡との出会い 第2章　機械学習の発見 第3章　思い出のアヤメ 第4章　器用な鏡、不器用な小人 第5章　あなたは誰？顔認識システム 第6章　表情豊かな鏡に戻れ！

※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。 数式を使わないでアルファ碁、深層学習、知識ベースの理論の本質がわかる!! 　現在のAIブームの切っ掛けとなったアルファ碁の概念、仕組み、特徴の説明に焦点を当て、これを理解するための基礎知識として深層ニューラルネットワークと深層学習（ディープラーニング）を解説します。また、ディープラーニング型AIと知識ベース型AI（エキスパート・システムなど）の統合化の必要性を理解できます。 はじめに プロローグ Chapter 1　人工知能とは－人の様々な知能をコンピュータ化できるか？ Chapter2　ディープラーニング－多層（深層）ニューラルネットワークによるデータ分類機 Chapter3　アルファ碁－ディープラーニング、モンテカルロ法と強化学習 Chapter4　知識ベースシステム－ディープラーニングとの統合を目指して

※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。 ボードゲームを題材とした古典的なAIの実装からはじめ、深層学習と強化学習を囲碁AIに組み込み、改良していきます。囲碁ボット構築の方法を理解することで、他の人工知能開発にも応用することができるようになります。 Manning Publications『Deep Learning and the Game of Go』の日本語版。 ・PythonとKerasを利用した囲碁AIボット開発でディープラーニングを深く理解できます。 ・AlphaGo/AlphaGo Zeroで用いられた手法も解説！ ・基本的なPythonと高校レベルの数学の知識で読破可能。 この本はAlphaGoの開発と拡張という魅惑的な冒険へ導いてくれます。あなたは最も美しくかつ挑戦的なゲーム開発の基礎を学ぶことになるでしょう。とても読みやすく魅力に溢れた人工知能と機械学習の実践的入門書です。 ―Thore Graepel：DeepMind AlphaGoチームの研究・開発者（本書まえがきより）

「ビッグデータ（Big Data）」という用語は、2010年頃から特にビジネスの分野を中心によく見かけるようになり、2012年の米国大統領選をきっかけに爆発的なブームとなりました。しかし、多くの人は、ビッグデータとはいったい何なのかを未だによくわかっていないのが現状だと思います。本書は、データベース研究者である著者が「ビッグデータとは何か」、「ビッグデータに関わる技術や課題とは何か」について常日頃から考えている内容を整理して執筆したものです。 1章では、まずビッグデータおよびその解析技術について概観します。2章では、ビッグデータ解析の応用事例について、代表的なものを紹介します。3章では、以降の章における技術的な解説の理解を促進するために、ビッグデータ解析の典型的な流れについて、データ収集とデータ解析に焦点を当てて解説します。4～7章では、ビッグデータを支える技術として、分散処理フレームワーク、ストリーム処理エンジン、データベース、機械学習について代表的な技術をそれぞれ紹介します。次に8章では、ビッグデータ解析が今以上に広く浸透するために重要となるオープンデータについて、国内外の動向を踏まえて解説します。最後に9章では、本書のまとめとして、ビッグデータに関する将来の動向、可能性について議論します。 ビッグデータについて知りたい、学びたいと思っている読者が、押さえておくべき重要な事項を一通り学ぶことができる1冊になっています。

おお!もう第2版! 深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の｢章｣が新たに加わり、ツールの最新事情も反映された。50ページ以上増強されたお得な一冊!

進化したWatsonでAIアプリを開発しよう！ AIサービスの先駆けでもある「Watson（ワトソン）」。 近年急激な進化を遂げています。 機械学習や深層学習を利用したアプリケーション開発において 利用する開発者の方も増加してきています。 本書は、そうしたWatson の主力サービスである、 ・Watson Assistant ・Watson Discovery ・Watson Studio を軸にした開発手法を紹介する書籍です。 第1部では、Watson、Watson APIとIBM Cloudを利用した AIサービス開発の基本を紹介します。 第2部では、「Watson Assistant」「Watson Discovery」「Watson Studio」を利用した AIサービスの開発手法を紹介。 最終章では、ハタプロ社のロボット「ZUKKU（ズック）」の事例なども紹介します。 ※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。 プロジェクトの立ち上げから運用まで、AIをビジネスに導入する際に知っておくべき知識を垂直統合して解説！ 本書は、「ビジネスモデル構築」と「実装・サービス化」の両方で豊富な経験と知識を有する著者が、AIをビジネスに取り入れる際のさまざまな側面で、実行すべきこと、注意しなければならないこと、どのように進めるべきかなどを解説していきます。 対象とする読者は、次のような方々です。 ●AIプロジェクトを立ち上げ・進行するマネージャーやディレクター ●ディープラーニング（深層学習）・マシンラーニング（機械学習）を仕事に使いたい・使うことになったエンジニア ●AIを自社に導入したい・自社サービスに取り入れたい経営者 ●AIプロジェクトの契約書類を作成する法務担当や営業担当 取り上げるのは、 ●AIサービスの開発にはどのようなアプローチが必要でるのか ●どのように向き合うのが成功の近道であるか ということです。 著者の経験をもとにまとめた本書は、AIビジネスにおけるヒントが至るところに隠されています。業界が分野が違っても、必ず参考になるはずです。

さまざまなAI技術を1冊に網羅 動かしながら学ぶ、本格入門書！ 本書は、人工知能の技術をはじめて学ぶための本です。 近年は機械学習・深層学習が注目を集めていますが 人工知能は各技術が相互に進化を促したり いろいろな技術を組み合わせたりして発展しています。 そこで本書では、下記のような 幅広い技術の基礎知識を網羅しています。 【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 ・遺伝的アルゴリズム ・エキスパートシステム ・知識表現 ・ゲーム戦略など 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。 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。 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の本です。 【Excelサンプルプログラム（一部）】 ・正解がわからなくても人工知能が自力で認識してくれる ・宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？ ・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。

月刊誌『Software Design』の特集や単発企画で評判の良い、機械学習とPython関連の記事を再編纂。機械学習・深層学習に取り組んでいる開発現場のITエンジニアが自身で試して学んだことが記事のベースになっており、いま押さえておくべき技術を習得する足がかりとして最適です。

※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。 ※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。 コンピュータシミュレーションに関する最新の内容を、文系学部向けにわかりやすく解説！ 　シミュレーションは、工学・物理学などの理系学部だけでなく、経営や経済問題などにも幅広く用いられており、文科系大学で身につける基礎的な素養になっています。 　本書は、文科系学部を主対象としたコンピュータシミュレーションの教科書です。確率分布や乱数などシミュレーションの基礎から、遺伝的アルゴリズム、深層学習などの最新理論まで、図やグラフで直感的に理解できるよう解説しています。また、各章末には学習指導要領に沿った演習問題が掲載されています。 第1章　コンピュータシミュレーション概観 第2章　モデル構築のための基礎知識 第3章　決定的モデルのシミュレーション 第4章　経営モデルのシミュレーション 第5章　経済モデルのシミュレーション 第6章　確率的モデルのシミュレーションと乱数 第7章　モンテカルロ法 第8章　在庫管理 第9章　待ち行列 第10章　フラクタル 第11章　カオス 第12章　機械学習 第13章　遺伝的アルゴリズム 第14章　セルとエージェントによるシミュレーション

【本書について】 本書は、 杜世橋氏がKindle Direct Publishingを利用してKindleストアで販売している 『PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習』（ASIN: B078WK5CPK）を書籍化したものです。 書籍化にあたり、最新（2018年7月時点）のPyTorch v0.4に対応するなど大幅に加筆しています。 また、付録に無料で利用できるGPU環境である「Colaboratory」の利用方法の追加などを行っており、 GPU環境が利用できない読者でも様々なニューラルネットワークのモデル学習が体験できるようになっています。 【PyTorch（パイトーチ）とは】 PyTorchは主にFacebook社のメンバーが開発しているOSSの深層学習フレームワークです。 特徴としては動的ネットワーク方式を採用していてPythonの関数と同じ感覚でニューラルネットワークを構築できる点が挙げられます。 【本書の概要】 本書はPyTorchの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍です。 具体的には、PyTorchの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説します。 その後、画像処理と畳み込みニューラルネット、自然言語処理と再帰型ニューラルネットを扱います。 また、推薦システムやWebAPIの作成、アプリケーションのデプロイについても解説します。 さらに付録では、TensorBoardによる可視化、Colaboratoryの利用方法などを解説しています。 【対象読者】 深層学習エンジニア、機械学習エンジニア ※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。

機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書! 深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。 【甘利俊一先生推薦】 ｢世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい｣

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。

【本書の概要】 本書は株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。 機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、深層学習の基本から応用ついて、 サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説します。 各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読み進めることができます。 本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。 これから深層学習をはじめたい、初学者の方におすすめの1冊です。 【本書の対象】 人工知能関連の開発に携わる初学者（開発者、研究者、理工系学生） 【本書の構成】 第1章から第3章で機械学習の基本を、 第4章から第6章ではPythonの基礎知識を、 第7章から第9章ではNumPyやPandasの基礎知識を、 第10章から第13章では可視化の基礎知識を、 第14章から第15章ではデータの扱い方の基本を、 第16章から第18章では教師あり学習やハイパーパラメータとチューニングを、 第19章から第22章では深層学習について基本から応用まで、 丁寧に解説します。 【著者プロフィール】 石川 聡彦（いしかわ・あきひこ） 株式会社アイデミー　代表取締役社長　CEO。 東京大学工学部卒。株式会社アイデミーは2014年に創業されたベンチャー企業で、 10秒で始める先端テクノロジー特化型のプログラミング学習サービス「Aidemy」を提供。 様々な企業のアプリケーション制作・データ解析を行った。現在の主力サービス「Aidemy」は AIやブロックチェーンなどの先端テクノロジーに特化したプログラミング学習サービスで、 リリース100日で会員数10,000名以上、演習回数100万回以上を記録。 早稲田大学主催のリーディング理工学博士プログラムでは、AIプログラミング実践授業の講師も担当した。 著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（KADOKAWA/2018年）などがある。 ※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。

「第3次ブーム」と言われる人工知能（AI）。勢いが衰えを見せないまま、日本でも本格的な実用時期を迎えています。食品工場の検品、タクシー客やビールの需要予測、外国語の翻訳、手書き文字の認識など先進企業はAIを様々な現場に導入しています。 　ベテランでも難しい予測を可能にする、生産性を4倍に引き上げるといった効果が既に上がっています。第3次AIブームの牽引役と言える深層学習（ディープラーニング）をはじめとする機械学習、これらを活用した様々な認識・分析手法や自然言語処理といったAI技術、さらにクラウドコンピューティングやIoT（インターネット・オブ・シングズ）などの関連技術がAIの実用化を支えています。 　一方で、AIの活用に挑んだものの実証実験のレベルから先に進めない、思うように効果が出ないといった声も出ています。AIの全体像が広く、どのような技術あるいは製品/サービスが自社のニーズに適するかを判断しにくいというのが理由の1つです。技術や製品/サービスの動きが早く、追従するのも容易でありません。 　本ムックはAIのビジネス戦略や活用を企画・検討・実施している担当者に向けて、実践的な情報を分かりやすく提供することを狙っています。中核を成すのはAI活用を実践する先進企業の最新事例です。製造から金融、流通・サービス、医療、建設まで50を超える事例を紹介しています。経営トップが語るAI戦略、AI活用の失敗則、さらにAI活用に役立つツールやサービスの最新状況も網羅しています。 　人工知能ビジネス戦略・活用の全貌と最新動向を理解したい関係者必携の一冊です。

※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。 ※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。 学ぶことの多い機械学習をマンガでさっと学習でき、何ができるかも理解できる!! 　本書は今後ますますの発展が予想される人工知能分野のひとつである機械学習について、機械学習の基礎知識から機械学習の中のひとつである深層学習の基礎知識をマンガで学ぶものです。 　市役所を舞台に展開し、回帰(イベントの実行）、識別１（検診）、評価（機械学習を学んだ結果の確認）、識別２（農産物のサイズ特定など）、教師なし学習（行政サービス）という流れで物語を楽しみながら、機械 学習を一通り学ぶことができます。 序章　機械学習を教えてください！ 第1章　回帰ってどうやるの？ 第2章　識別ってどうやるの？ 第3章　結果の評価 第4章　ディープラーニング 第5章　アンサンブル学習 第6章　教師なし学習 エピローグ 参考文献

音声の信号処理についての知識ゼロでも読めるように、懇切丁寧に解説した。基礎理論はコンパクトにまとめ、｢耐雑音｣｢話者認識｣｢深層学習｣についてたっぷり解説。一気に実用が進んだ音声認識分野がこれ一冊で学べる!

※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。 ※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。 ゲームAI手法を技術開発に必要な基礎的な内容から解説！ 本書は、最近のゲームAI手法をさまざまな実例で解説するとともに、実際にゲームAIを構築できるような技法の習得を目指します。さらに、人工知能の最新の話題として、人間らしいゲームAIや深層学習、機械学習、強化学習についても解説しています。 第1章　パズルとゲームのAI今昔物語 第2章　パズルを解くAI 第3章　制約従属のパズルと非単調な推理 第4章　ゲームを解くAI 第5章　学習・進化とゲームAI 第6章　ゲームAIと人間らしさ 参考文献 索引

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。

【本書の概要】 本書は学術論文（NatureやGoogleのサイト）などで提供されている難解なアルファ碁およびアルファ碁ゼロの仕組みについて、 著者がとりまとめ、実際の囲碁の画面を見ながら、 アルファ碁およびアルファ碁ゼロで利用されている深層学習や強化学習の仕組みについてわかりやすく解説した書籍です。特にデュアルネットワークはまったく新しい深層学習の手法で国内外の技術者の関心を集めています。 本書を読むことで、最新AIの深層学習、強化学習の仕組みを知ることができ、 自身の研究開発の参考にできます。また著者の開発したDeltaGoを元に実際に囲碁AIを体験できます。 【増補改訂のポイント】 Chapter1から5の部分は、よりわかりやすく内容を加筆修正しています。 またChapter6はアルファ碁ゼロに対応しています。 改訂にあたり、色数も2Ｃに変更。よりわかりやすいビジュアルになっています。 【対象読者】 人工知能関連の開発者、研究者 ※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。 深層強化学習の入門から実装まで、この一冊でわかる！ アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御、自動運転などで注目されている深層強化学習の基礎と、Pythonによる実装について解説した入門書です。 強化学習に適したライブラリであるChainer（ChainerRL）と、AIシミュレーション環境であるOpenAI gymを用いて解説しています。 ソフトウェアシミュレーションだけでなくRaspberryPiとArduinoを用いた実環境への応用も解説しているので、ソフト・ハード問わず自身の課題に深層強化学習を応用することができるようになっています。 1章 はじめに 2章 深層学習 3章 強化学習 4章 深層強化学習 5章 実環境への応用 付録 付録1 VirtualBoxのインストール 付録2 RaspberryPiの設定 付録3 Arduinoのインストール 付録4 Graphical Processing Unit（GPU）の利用 付録5 Intel Math Kernel Libraryを用いたNumPyのインストール

※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。 主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学べる!! 　データマイニングとは，玉石混淆であるたくさんのデータから必要な情報を読み出す作業です。データマイニングの手法として理解しておく必要があるものには，比較的基本的な知識である回帰分析、主成分分析、判別分析等からクラスタリング、サポートベクターマシン(SVM)、ベイズ推定、ニューラルネットワークなどがあります。最近ではこれらの応用として、深層学習等についても解説します。 第I部　多変量解析 第1章　データマイニング 第2章　回帰分析 第3章　主成分分析 第4章　判別分析 第5章　クラスタリング 第II部　機械学習 第6章　機械学習 第7章　サポートベクターマシン 第8章　ベイジアンネットワーク 第9章　ニューラルネットワーク 第10章　自己組織化マップ 第11章　深層学習 参考文献

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。 『機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション』のPython版登場!! 　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（Python）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理解できるように紹介していきます。 まえがき 第1章　機械学習とは 1.1　機械学習とは 1.1.1　深層学習の成果 1.1.2　学習と機械学習・深層学習 1.1.3　機械学習の分類 1.1.4　深層学習に至る機械学習の歴史 1.2　本書例題プログラムの実行環境について 1.2.1　プログラム実行までの流れ 1.2.2　プログラム実行の実際 第2章　機械学習の基礎 2.1　帰納学習. 2.1.1　演繹的学習と帰納的学習 2.1.2　帰納的学習の例題　―株価の予想― 2.1.3　帰納学習による株価予想プログラム 2.2　強化学習 2.2.1　強化学習とは 2.2.2　Q学習　強化学習の具体的方法 2.2.3　強化学習の例題設定　迷路抜け知識の学習 2.2.4　強化学習のプログラムによる実現 第3章　群知能と進化的手法 3.1　群知能 3.1.1　粒子群最適化法 3.1.2　蟻コロニー最適化法 3.1.3　蟻コロニー最適化法の実際 3.2　進化的手法 3.2.1　進化的手法とは 3.2.2　遺伝的アルゴリズムによる知識獲得 第4章　ニューラルネット 4.1　ニューラルネットワークの基礎 4.1.1　人工ニューロンのモデル 4.1.2　ニューラルネットと学習 4.1.3　ニューラルネットの種類 4.1.4　人工ニューロンの計算方法 4.1.5　ニューラルネットの計算方法 4.2　.バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習 4.2.1　パーセプトロンの学習手続き 4.2.2　バックプロパゲーションの処理手続き 4.2.3　バックプロパゲーションの実際 第5章　深層学習 5.1　深層学習とは 5.1.1　従来のニューラルネットの限界と深層学習のアイデア 5.1.2　畳み込みニューラルネット 5.1.3　自己符号化器を用いる学習手法 5.2　深層学習の実際 5.2.1　畳み込み演算の実現 5.2.2　畳み込みニューラルネットの実現 5.2.3　自己符号化器の実現 付 録 A　荷物の重量と価値を生成するプログラム　kpdatagen.py B　ナップサック問題を全数探索で解くプログラム　direct.py 参考文献 索　　引

【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、 エンジニア向けの入門書です。第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。 TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。 【対象読者】 深層学習に入門したいエンジニア 【目次】 第1部 基本編 第１章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第２章 開発環境を構築する 第３章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第４章 ニューラルネットワークとKeras 第５章 KerasによるCNNの実装 第６章 学習済みモデルの活用 第７章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第８章 CAEを使ったノイズ除去 第９章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成 ※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。 ディープラーニング（機械学習、深層学習）はAI、人工知能の急速な進化に寄与している。知能とは何かを問うということは、人間の考え方や視覚、聴覚、言語といった普段なにげなく使っている感覚と脳の関係を一から考え直すことにほかならない。本書はディープラーニングとはどういう技術なのか、そのしくみと最新の動向をわかりやすい文章とイラストで解説する。話題の先端科学に触れたいという知的好奇心に応えるイラスト図解シリーズ第2弾。

※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!

本書は、深層学習をこれから勉強するにあたり実装だけではなく深層学習の構造も学びたい方、チュートリアルに掲載されているものよりも詳細な内容を知りたい方を対象に書かれています。Pythonによる基本的なプログラミング知識を前提とするので、そうした部分が曖昧な方は他の書籍と合わせて読むことをお勧めします。また、本書はTensorFlowのラッパーであるKerasやtf.kerasパッケージは用いません。後半ではハイレベルなAPIを用いますが、前半はTensorFlowの低レベルなAPIを用いて解説することで、内部構造についてより理解を深めてもらうような構成をとっています。

「スマホを落としてガラスが割れてしまった」。でも心配ご無用。割れた破片と破片を押しつけると元通りに――。こんな話が近い将来、実現するかもしれない。ＡＩや自動運転だけではない、あっと驚く新技術が次々と登場している。2018年注目の技術を13分野にわたって紹介。　本書は週刊エコノミスト2018年1月23日号で掲載された特集「市場を動かすすごい技術2018」の記事を電子書籍にしたものです。 ・自己修復するガラス　割れてもくっつく特殊素材を発見 ・量子コンピューター　「組み合わせ最適化」に威力　定義に揺れも開発競争は激化 ・量子コンピューター【インタビュー】西森 秀稔　東京工業大学教授　「日本の人材不足が心配だ」 ・がん治療　「最終兵器」ＣＡＲ－Ｔ療法　免疫の戦う力を強化 ・センサー付き飲み薬　体の中からアプリに通知　日本発「クスリのＩｏＴ」 ・超巨大ロケット　超高速旅客機に応用　東京－ＮＹを37分で結ぶ ・超巨大ロケット【インタビュー】袴田 武史　月面開発で１００億円調達　小型輸送の市場を狙う ・全固体電池　　ＥＶ搭載用の固体電解質　安全性高く航続距離倍増も ・全固体電池【インタビュー】菅野 了次「材料はそろった。５年で実用化目指す」 ・進化する自動運転　「手放し運転」「自動車線変更」　米国で先行、日本も実用化へ一歩 ・藻からジェット燃料【インタビュー】出雲 充「ミドリムシで航空機を飛ばす」 ・炭化ケイ素繊維　ニッケル合金に代わる新素材　航空機エンジン、火力発電にも ・ＡＩが心を読む　頭に浮かぶだけで文字に　深層学習がますます進化 ・ＡＩが心を読む　日銀総裁の表情で政策を分析　「怒り」と「悲しみ」に注目 ・ＡＩが心を読む【インタビュー】曽我部 完「企業に先端のＡＩを提供」 ・５Ｇ　通信規格の仕様決まる　実用化へ日韓が先行 ・ドローン　プロペラと固定翼を併用　航行距離と用途の拡大へ ・毛髪で健康診断　１本の髪は「細胞の標本」　ビッグデータで病気との関係探る 【執筆者】 米江 貴史、和島 英樹、村上 和巳、大貫 剛、松木 喬、鶴原 吉郎、吉田 智、阿部 周一、水門 善之、勇 大地、佐野 正弘、春原 久徳 【インタビュー】 西森 秀稔、袴田 武史、菅野 了次、出雲 充、曽我部 完

※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。 『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』の第2弾、ストーリーで難解なベイジアンネットワークまで理解できる!! 　ベイズ推定の理解にはかなり高度な数学的知識が必要で、数学が得意でない人は、条件付き確率あたりでくじけてしまいます。そこで本書は、解説を会話調にし、イラストを中心とした親しみやすいストーリー仕立て（童話のような欧風ファンタジー）とすることで、小説を読むようにベイズ推定で大事な「もしも」に備えた事前分布について始まり、結局どんな推定が良いのかを探す「モデル選択」、最新の技術であるベイズ的最適化まで読み通せる書籍とします。さらに、併せて機械学習との関連や最新の技術との関連についても解説します。 第1章　こんなところにベイズ推定 1－1　探し物は何ですか？ 　Column　世の中はビッグデータ時代？ 1－2　手がかりは大切に 　Column　最尤推定とベイズ推定 1－3　事後確率分布 　Column　事前分布の役割 1－4　ベイズの定理 　Column　統計的モデリング 1－5　同時確率と条件つき確率 　Column　確率なんて大っ嫌い 第2章　確率分布とベイズ推定 2－1　イノシシはどこにいる？ 　Column　事前分布は人の勝手？ 2－2　もっともらしい場所はどこ？ 　Column　あらゆる可能性の追求 2－3　モデル選択 　Column　オッカムの剃刀 2－4　点推定と分布推定 　Column　汎化性能と一致性 第3章　機械学習とベイズ推定 3－1　正則化とベイズ推定 　Column　機械学習でもベイズ推定 3－2　統計科学と機械学習 　Column　ベイズ推測を利用した機械学習 3－3　正則なモデルと特異なモデル 　Column　勾配法の進化 3－4　データが足りない！ 　Column　ニューラルネットワークの理解に向けて 3－5　過学習を防ぐ 　Column　未来を予測する詐欺に注意 第4章　不可能を可能にするベイズ推定 4－1　謎の少女との出会い 　Column　データ同化 4－2　第２の逆問題 　Column　連立方程式が研究の最前線？ 4－3　どうやって方程式を解くの？ 　Column　スパースモデリング 4－4　驚異の圧縮センシング 第5章　カーネル法とベイズ的最適化 5－1　困ったときのカーネル法 　Column　カーネル法と深層学習 5－2　リプリゼンター定理 　Column　リプリゼンター定理の言っていること 5－3　ノンパラメトリックモデルとパラメトリックモデル 　Column　スプライン補間とノンパラメトリックモデル 5－4　ガウス過程 　Column　全ては最適化 5－5　効率の良い計画を！ ベイズ的最適化 　Column　実験計画法 第6章　無限の可能性を考えるベイズ推定 6－1　大数の法則 　Column　僕らの体に眠る中心極限定理 6－2　ベイズ推定の真価 　Column　物理学の活躍 6－3　見えないものが見える！ その後の兵士さん（参考文献） あとがき 索引

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。

AIアプリ開発は簡単だ！ Azureでの実践法を基本から徹底ガイド ディープラーニング（深層学習）という技術が登場したことにより、見る・聞く・理解する・考える・話すといった人のような認知機能を備えるAI（人工知能）がコンピュータで実現できるようになりました。ディープラーニングは機械学習と呼ばれる技術の一種で、認知機能の精度・性能を向上させるには、正解とみなせる入出力データのセットである教師データを用意して学習させることが必要です。 そこで有用なのが、Microsoft Cognitive Services。学習済みのAI部品が29種類、クラウドサービスとして提供されており、自前で教師データを用意したり学習させたりする手間が最小限で済みます。Microsoft Cognitive Servicesを使えば、認知機能を備えるAIを簡単に開発できます。 本書では、AIの基礎知識やMicrosoft Cognitive Servicesのサービス内容について解説したうえで、ピザ注文受付ボットやFAQ（よくある質問）回答ボットを題材として具体的な開発方法をステップバイステップで示します。 システムエンジニアやプログラマにとって、認知機能を備えるAIの開発を経験するうえで最適な1冊です。本書でAI開発の第一歩を踏み出してください。

今の人工知能（AI）を正しく理解して活用し 導入効果を最大化するAIビジネス書の決定版 AIブームはとどまるところを知らず、企業や組織はAI活用の実践フェーズに突入しつつあります。一方で、AIに関する様々な誤解がいまだに蔓延しており、深層学習（ディープラーニング）をはじめとする「今のAI」をどうすればビジネスに生かせるかの理解も進んでいません。 AIは非常に大きな可能性を秘めています。今のAIを効果的に活用すれば生産性やROI（投資対効果）の劇的な改善につながります。一方でAIは癖のある道具であり、使いこなすには正しい理解と十分なノウハウが欠かせません。 本書は30年以上にわたりAIの開発や導入・活用を手掛けてきた筆者が、AIのビジネス活用に必要なすべてを具体的に解き明かす待望の一冊です。今のAIで何がどこまでできるのかにはじまり、AI活用の進め方や評価方法、データを確保する手順、ハードやソフトの選び方、人材育成のやり方までを豊富な実例で具体的に説明します。 今がAI導入の絶好のチャンス。ここで決断しないと、国内外のライバルに後れを取ることになりかねません。自社のAI活用に取り組むIT部門や経営企画部門、業務部門、顧客企業のAI活用を支援するベンダーやコンサルタントなど、AI活用に関わる人必携の一冊です。

※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

※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

◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。◆｢実装上の工夫｣など、本書でしか読めない実践的な内容が充実!※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。

デジタルカメラの顔認識機能など、身近で利用されている画像認識の技術。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した。最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までをくわしく解説する。画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊!※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。

「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。

※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（2色）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。 ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ 本書は、ディープラーニング（深層学習）の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。 【本書の内容】 Chapter1「ディープラーニング概論」……ディープラーニングの概要と、ニューラルネットワーク構築時に最低限必要なC++プログラミングの知識をまとめます。 Chapter2「ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング」……並列プログラミングの重要性とその知識や行列演算を解説します。 Chapter3「ニューラルネットワーク」……パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークの最小単位となるユニット、パーセプトロンを重ねたニューラルネットワークの基本形である層状パーセプトロン（MLP）を説明します。 Chapter4「誤差逆伝播」……ニューラルネットワークのパラメーター学習方法である、誤差逆伝播法を詳しく解説します。 Chapter5「C++によるニューラルネットワークの実装」……多層パーセプトロンを用いた手書き数字の画像認識を、実際にコーディングしながら動かすことで、ディープラーニングを体験します。本章では、ニューラルネットワークの基礎が詰まったベーシックな分類モデルを構築することで、処理全体の流れを把握することを目的とします。 Chapter6「学習の最適化と過学習」……機械学習全般で発生する過学習にフォーカスし、ニューラルネットワークでの過学習を抑えるテクニックを紹介します。本章以降から、単なるニューラルネットワークではなく、ディープラーニングの範疇となります。 Chapter7「事前学習」……ディープラーニングがブレイクするきっかけとなった技術の1つであるオートエンコーダーを解説します。 Chapter8「畳み込みニューラルネットワーク」……現在ディープラーニングの花形といわれる畳み込みニューラルネットワークを解説します。主に画像認識で利用され、近年はめざましい成果をあげている技術です。 Chapter9「再帰型ニューラルネットワーク」……再帰型ニューラルネットワークと呼ばれる、自己の出力を入力とする再帰構造となったニューラルネットワークを使い、自然言語処理への応用例を紹介します。統計的機械翻訳や自動応答、音声認識などの分野で、近年のAIの大きな進化の推進役となっている技術です。 本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。サンプルコードはダウンロード可能。

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。

ディープラーニング（深層学習）は，人工知能（AI）分野で活躍したい，多くの人たちに注目されています。ディープラーニングは，今後ますますの発展が予想される人工知能の技術を新時代へ導いています。一方で，ディープラーニングの学習には数学の知識が必要不可欠です。本書はそのディープラーニングに必要な数学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し，具体例を重視した内容になっています。ディープラーニングに関わる数学の知識を基本からしっかり学びたい人には必携の入門書となります。

時代を生き抜く 「確かな力」が身に付く！ 【本書のポイント】 ・身近なテクノロジーの裏側を体感できる ・問題を解決に導く「考え方」がわかる ・変革するIT技術の「未来」が見えてくる！ アルゴリズムは、プログラマーやエンジニアにとって 必要不可欠な知識です。 特に昨今は機械学習や深層学習が注目されるなど、 ITテクノロジーの大転換期にあり、アルゴリズムの重要性は ますます高まってきました。 本書は、「身の回りの様々なテクノロジーはどんなアルゴリズムで 実現されているのか」を、自宅PCで確認しながら学習を進めていきます。 「アルゴリズムの基本を学べること」だけでなく、 「アルゴリズムの開発＆活用力（＝問題解決力）を身に付けること」が 本書の目標です。 スキルを高めたいプログラマーはもちろん、 アルゴリズムについての知識を得ておきたい各種技術者や IT企業の営業マンなどに、ぜひ手に取ってもらいたい1冊です。 ※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。

※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。

◆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。

※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。 自然言語処理と深層学習が一緒に学べる!! 本書は、人工知能研究における主軸の一つである「自然言語処理」について、わかりやすく解説するものです。人工知能研究における自然言語処理分野でよく用いられる機械学習の理論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。単に概念を羅列するのではなく、豊富な実装例や演習問題を通して、自然言語処理の理論と実践をバランスよく学べるように紹介していきます。

※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。 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。

※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。

※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」

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。

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。

Chainerは2015年にPreferred InfrastructureがPythonのライブラリとして開発・公開したフレームワークです。 本書は、Pythonの拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecとRNN（Recurrent Neural Network）を解説し、それらシステムをChainerで実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。

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。

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。

人工知能（ＡＩ）が革命的な進化を遂げた。ディープラーニング（深層学習）という革新技術によって、コンピューター自らが周囲の状況を認識できるようになり、さまざまなブレークスルルーをもたらした。ビジネスの現場では、ＡＩによる破壊と創造がすでに始まっている。 本書は週刊エコノミスト２０１６年５月１７日号で掲載された特集「ＡＩの破壊と創造」の記事を電子書籍にしたものです。 目　次： はじめに ・深層学習で激変するビジネス「ＡＩ大国」へ正念場の日本 ・インタビュー　松尾　豊「日本はモノづくり系ＡＩで勝負すべき」 ・人工知能（ＡＩ）に強い注目の上場企業３５社 ・デジタル時代に求められる最高デジタル責任者（ＣＤＯ） ・Ｑ＆Ａでわかる！ＡＩとＩｏＴの基礎 ・センサーとクラウドの進化で機熟す　傍観すれば世界から取り残される ・事例編　金融、医療からロケットまで！ＡＩ活用の最前線 ・囲碁　深層学習でプロの「直感」獲得 ・景気判断　政府・日銀の景況感を指数化 ・フィンテック　ＡＩが迫る金融サービス革命 ・宇宙　ＡＩが点検する宇宙ロケット ・物流　倉庫の荷物取り出しを効率化 ・ファッション　あなたの「専属スタイリスト」 ・対話　女子高生りんなとお友達に ・医療　多様なデータから疾患確率導く ・サイバー攻撃　ＡＩの「知能指数」の測定が必要 ・グーグルが撤退なら自動運転ブーム沈静化 【執筆者】 大堀達也、池田正史、比屋根一雄、 松田遼、尾木蔵人、伊藤毅志、 水門善之、山本裕樹、鈴木雅光、 横山渉、山崎文明、桃田健史、 週刊エコノミスト編集部

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。

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