出版社内容情報
AI、人工知能の目覚ましい発展に寄与したディープラーニング。そのしくみと最新の動向を、イラストで解説したシリーズ第2弾。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。
◇Chapter1 機械学習とは
機械の勉強方法とは――機械学習の原理
〈DL Talk〉何でも解決できる万能アルゴリズムは存在しない
機械が言葉を操る方法――自然言語処理
〈DL Talk〉言葉は生き物なのでお世話が必要
〈AI Story〉天才チューリングの栄光と悲劇
◇Chapter2 ディープラーニングのしくみ
どちらも学習する機械――機械学習とディープラーニング
〈DL Talk〉認識とは分類することと見つけたり
深い学習とは――ディープラーニングの原理
〈DL Talk〉ディープラーニングは数式ばかり
機械に眼を与えるしくみ――CNNとは
〈DL Talk〉眼の獲得で生物もAIも一気に進化
機械に耳を与えるしくみ――RNNとは
〈DL Talk〉RNNは最も古いディープラーニング
機械にも創造力を――画像生成とGAN
〈DL Talk〉お手本があれば絵も描けるAI
〈AI Story〉人工知能の父ミンスキーの功績とその罪
◇Chapter3 AIアプリケーションの開発方法
AIを使うためには――AI技術の活用環境
〈DL Talk〉ビジネスでAIはツールでしかない
AIを導入するには――機械学習の開発
〈DL Talk〉クラウドMLのメリットとデメリット
AIのつくり方――ディープラーニングの開発
〈DL Talk〉ディープラーニングを試してみよう
手軽なAI利用法――APIサービス
〈DL Talk〉手軽なAPIサービスでも注意が必要
〈AI Story〉格闘するニューラルネットワーク研究者たちの歴史
◇Chapter4 AI技術とビジネス
ビジネス利用の実態とは――AI技術の応用と課題
〈DL Talk〉AIビジネスの将来は広がるはず
AIは使えるのか――ディープラーニングのビジネス
〈DL Talk〉元気な企業だけがAIを使いこなせる
AIは言葉を理解できるか――自然言語処理のビジネス
〈DL Talk〉チューリング・テストはもう突破できるか
AIビジネスは成り立つのか――AI技術のビジネス課題
〈DL Talk〉目指せAIエンジニア
AIは人類の敵か味方か――AIが与える社会的影響
〈DL Talk〉人類の未来はAIが握るのか
〈AI Story〉AIの未来とは
主要クラウド企業のAPIサービス
日本企業のAPIサービス
さくいん
参考文献
谷田部 卓［ヤタベ タカシ］
著・文・その他
内容説明
ゼロからはじめる機械学習の基本早わかり。ＡＩ、人工知能の爆発進化の鍵となる基本理論と実例をイラスト図解。プログラミングの知識がなくてもわかる、最もやさしいディープラーニング入門。
目次
１ 機械学習とは（機械の勉強方法とは―機械学習の原理；機械が言葉を操る方法―自然言語処理）
２ ディープラーニングのしくみ（どちらも学習する機械―機械学習とディープラーニング；深い学習とは―ディープラーニングの原理 ほか）
３ ＡＩアプリケーションの開発方法（ＡＩを使うためには―ＡＩ技術の活用環境；ＡＩを導入するには―機械学習の開発 ほか）
４ ＡＩ技術とビジネス（ビジネス利用の実態とは―ＡＩ技術の応用と課題；ＡＩは使えるのか―ディープラーニングのビジネス ほか）
著者等紹介
谷田部卓［ヤタベタカシ］
１９５７年、栃木県生まれ。１９８０年、国立宇都宮大学工学部電子工学科卒業。製版機メーカー、精密機器メーカーを経て、大手ソフトウェア会社に入社。Ｗｅｂサービスの企画開発、ＩＴコンサルティング業務に長年にわたり従事。機械学習の社内講師を務めた後、退職。自営業として主に人工知能に関するＩＴコンサルティング及びデータサイエンティスト業務に従事している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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