人工知能システムのプロジェクトがわかる本 企画・開発から運用・保守まで【PDF版】

本橋 洋介(著)

商品番号
156440
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2018年02月15日
ISBN
9784798156446
データサイズ
約10.1MB
制限事項
印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード
人工知能  電子書籍【PDF版】  システム開発  機械学習  AI & TECHNOLOGY

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自社システムに人工知能を導入したいときに読む本!

機械学習をはじめとする人工知能への期待は増加していますが、
人工知能が搭載されたシステムを開発するプロジェクトマネージャの数は足りておらず、その数は今後さらに必要になっていきます。
また、大規模システムに人工知能が入るようになっていくと、それを運用・保守する仕事も必要となります。
大規模なシステムになるほど、「開発工程において何をするのか」を規定することが重要であり、
人工知能が搭載されたシステムの開発で行うことを体系的に理解しなければなりません。
本書では、人工知能システムを企画・開発し、運用・保守したい人向けに、
企画から運用までの一連のプロセスのノウハウを解説します。

【本書のポイント】
・人工知能システムの開発を行うエンジニアやプロマネ向けのノウハウ集
・人工知能システムの企画書や開発計画書が書けるようになる
・人工知能のトライアルを計画・実施できるようになる
・人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスを把握できる

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。

Chapter1 実用化されつつある人工知能
人工知能の定義
人工知能の歴史
人工知能の利用用途
認識の具体例
分析の具体例
対処の具体例

Chapter2 通常のシステムと人工知能システムの開発プロセスの違い
人工知能システムの開発プロセス
企画フェーズでの特徴
トライアルフェーズでの特徴
開発フェーズでの特徴
運用・保守フェーズでの特徴

Chapter3 人工知能システムの企画
目的の設定
システム構成の検討
業務フローの作成
データ選び
スケジュール検討
運用・保守方針の検討

Chapter4 人工知能プロジェクトのトライアル
トライアルのプロセス
分析内容定義
データ観察
モデル設計
データの加工
結果の評価(1)-評価指標の決定
結果の評価(2)-精度の評価
結果の評価(3)-解釈性の評価
結果の評価(4)-過学習度合いの評価
結果の評価(5)-CASE STYDYでの評価例

Chapter5 人工知能システムの開発
開発フェーズのプロセス 要件定義工程(1)-計画作りー
要件定義工程(2)ー精度の確認ー
要件定義工程(3)ーデータ量の決定ー
要件定義工程(4)ー更新方法の決定ー
要件定義工程(5)ー学習データが少ないときの対応方法
要件定義工程(6)ー異常値処理方法の決定
設計工程
テスト工程

Chapter6 人工知能システムの運用・保守
人工知能を見守る
人工知能を育てる(1)-自動再学習ー
人工知能を育てる(2)-忘れさせるー
人工知能を育てる(3)-新しい知識を教えるー
人工知能と人の協調

付録
提案依頼書
開発提案書
トライアル分析提案書
トライアル分析報告書
WBS
機能要件定義書・非機能要件定義書
要件定義のためのデータ分析結果報告書

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

感想・レビュー

Kawai Hideki さん

2018-02-22

良くも悪くもSI屋が書いた人工知能プロジェクトの進め方の解説書。アジャイルがもてはやされる今のご時世にコテコテのウォーターフォール型プロジェクト遂行だったり、AI活用と言いつつも、事例としてやってる事は昔ながらの販売予測だったりと、このタイミングで出す本としては少し物足りない気はする。しかし、AI向きなタスクの整理や、一般的なシステム開発とAIを組み込んだシステム開発との違いや留意点などはよく整理されており、参考になった。解説の一つ一つに、お客様との会話が透けて見えるようで、現場の苦労もよく伝わってきた。

N島 さん

2018-09-15

AIを使ったお仕事の立ち上げ方を分かりやすく解説した実用書。AIプロジェクトのマネジメント特有の作業工程を時間軸に沿って解説していることから、複雑なプロジェクトの流れが掴みやすい構成になっています。マネジメントに携わる人向けの本ですが、世に溢れるAIがどのように構築され、運用されているかを理解するテキストとしても有用だと感じました。全くの門外漢の僕ですが、楽しく読めた一冊です。

Miya さん

2020-08-16

フローごとに実例と押さえるべきポイントが整理されているので流れがつかみやすいです。アカデミックで機械学習/深層学習を扱っていて、ビジネスの世界に足を踏み入れようとされている方にオススメです。 アカデミックの世界での周知の事実は、おそらく現場でシステムを利用する方に知られていないでしょう。その前提でシステムを設計しなければならないため、ビジネス特有の課題が多くあることを学べました。

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