【書籍概要】
「人工知能」に3度目の波が到来!
人工知能を利用した産業革命の波が日本にも押し寄せています。膨大なデータが様々なデバイス/サービスから集められ、それを分析・高速処理する環境が揃いつつあり、産学で研究開発が活発になっています。
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。
【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)
【特徴】
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。
【構成】
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。
【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
【著者紹介】
多田智史(ただ・さとし)
1980年生まれ、兵庫県出身。大学は生物工学を専攻し、
現在バイオインフォマティクスの企業に勤務。データ解析プログラムや
Webベースのデータベースシステムの開発を業務で行う。
【監修者紹介】
石井一夫(いしい・かずお)
東京農工大学農学府農学部農学系ゲノム科学人材育成プログラム特任教授。
ゲノム研究者としての実務家の視点から、ビッグデータ活用のあるべき姿を
追求するために「ビッグデータ活用実務フォーラム」を2013年6月に設立。
absinthe さん
2018-01-16
まだ全部読んでないが、幅広い調査をするには用語の調査などたよりにはなる。しかしながら、寄せ集めた総覧の体裁なので、それぞれの記事は薄い。また、詳しさの程度にバラツキがありすぎ、クオリティにムラが目立つ。ちょっと雑多な感もあるし図も無意味に多すぎないだろうか。この分野は、発展が速く、きちんと整理できる頃には時代遅れになっているのだろうから、日本語で読めるだけでもありがたいのだが。
ちくわん さん
2021-05-03
2016年12月の本。これでも昔は「純粋」数学を教えている学校へ通ったんだ、という意地だけで最終ページまでめくる。それにしても、まぁ聞いたことがある数学者が出るは出るは。やはりこの分野は数学とコンピューティングの発展形なのね。紹介されている「りんな」はLINEに会いに行ったが気が合わなかった。Pythonを少し噛るべきか。もう少し具体的なものを探そう。
らっきー さん
2019-03-19
人工知能関係の話題をかなり網羅していると思われる。 ただその分各内容の説明が薄くなってしまているが、これはどの分野でもある悩みだろう。 数式を用いて説明していることが多く、数式アレルギーの人(私も含む)は嫌気がさすかもしれないが、数式を読み飛ばしてもこの本に関しては構わないと思う。 詳しい数式を知るよりも、 人工知能についてどんな話題があるか、どんな技術があるのか知りたいときにこの本は役に立つ。