あたらしい人工知能の教科書 プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識【PDF版】

翔泳社(出版社) , 多田智史(著) , 石井一夫(監修)

商品番号
151590
販売状態
発売中
納品形態
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発売日
2017年02月28日
ISBN
9784798151595
データサイズ
約25.0MB
制限事項
印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード
開発  人工知能  電子書籍【PDF版】  機械学習  深層学習  AI & TECHNOLOGY

販売価格:¥2,860(税込)

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人工知能を利用した開発に必要な基礎知識がわかる!

【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。

PDF版のご利用方法

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  5. 端末の種類を問わず、ご利用いただけます。
CHAPTER 1 人工知能の過去と現在と未来
CHAPTER 2 ルールベースとその発展型
CHAPTER 3 オートマトンと人工生命プログラム
CHAPTER 4 重み付けと最適解探索
CHAPTER 5 重み付けと最適化プログラム
CHAPTER 6 統計的機械学習(確率分布とモデリング)
CHAPTER 7 統計的機械学習(教師なし学習と教師あり学習)
CHAPTER 8 強化学習と分散人工知能
CHAPTER 9 深層学習
CHAPTER 10 画像や音声のパターン認識
CHAPTER 11 自然言語処理と機械学習
CHAPTER 12 知識表現とデータ構造
CHAPTER 13 分散コンピューティング
CHAPTER 14 大規模データ・IoTとのかかわり
各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

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