図解まるわかり AIのしくみ

三津村 直貴(著)

商品番号
170130
販売状態
発売中
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2022年03月25日
出荷開始日
2022年03月24日
ISBN
9784798170138
判型
A5
ページ数
240
キーワード
アルゴリズム  人工知能  機械学習  深層学習  図解まるわかり

販売価格:¥1,848(税込)

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AIの技術から歴史、
活用方法まですべて図解
確かな知識がつく「使える教科書」

【本書のポイント】
・解説とイラストがセットで理解しやすい!
・AIの基礎から最新のトレンドまでカバー!
・機械学習やディープラーニングもすべて図解!
・キーワードから知りたい項目を調べやすい!
・初心者からエンジニアまで知っておきたい知識を収録!

【こんな方におすすめ】
・AIについて基礎から勉強したい人
・複雑なしくみからAIの歴史まで広く理解したい人
・AIシステムを発注・管理している人
・今後の可能性や危険性について最新動向を知りたい人

【内容紹介】
現代においてAI(人工知能)は世の中に広く知れ渡っていますが、
技術の発展とともにますます活用される範囲は広がり、
私達の生活にとって欠かせないものになっていくでしょう。

しかし、AIの全体像をつかむには
複雑で難しい技術を知る必要があり、
初めて学ぶときには難易度の高さを
感じる人も多いのではないでしょうか。

そこで、本書では見開きで
1つのテーマを取り上げ、
図解を交えて解説しています。

最初から順に読んで
体系的な知識を得るのはもちろん、
気になるテーマやキーワードに
注目しながら読むなど、
状況に合わせて活用してください。

【目次】
第1章 AIの基本~AIはどのように進化を遂げたのか~
第2章 AIやプログラムの基本的なしくみ~複雑なタスクをこなすシンプルなプロセス
第3章 AIにおけるデータの取扱い~AIの成長に必要不可欠な情報とは~
第4章 機械学習に関わる技術~さまざまな方法で学び成長するAI~
第5章 ディープラーニング~新しい時代につながる汎用性の高い機械学習~
第6章 さまざまなAIと実用化~応用技術によって広がるAIと人間の可能性~
第7章 他分野と交わり進化するAI~それぞれの業界でどのような活躍をしているのか~
第8章 AIにまつわる様々な議論~AIは果たして万能の機械なのか~
第9章 未来のAI~テクノロジーの発展で変わる社会~

図解でまるわかり
見開き1テーマでわかりやすい!

見開き1テーマでわかりやすい!

この1冊で、AIの歴史から技術、活用方法まで理解できます。(※紙の書籍と電子書籍でレイアウトが異なります)

図解が豊富でイメージしやすい!

図解が豊富でイメージしやすい!

解説とイラストがセットなので、文字だけでは想像しにくい技術がスッと頭に入ります。

キーワードから調べやすい!

キーワードから調べやすい!

体系的な学習はもちろん、知りたい項目を探して効率よく読むこともできます。

第1章 AIの基本~AIはどのように進化を遂げたのか~
1-1 AIとは? 曖昧すぎたその定義
1-2 AIの急速な進化と停滞
1-3 第1次人工知能ブーム「AIの始まりと可能性」
1-4 第2次人工知能ブーム「データと知識の扱い方」
1-5 第3次人工知能ブーム「機械学習の飛躍的発展」
1-6 コネクショニズムはどのように進歩したか
1-7 記号主義はどのように進歩したか
1-8 AI技術と製品の関わり
やってみよう:身近なエキスパートシステムを探してみよう

第2章 AIやプログラムの基本的なしくみ~複雑なタスクをこなすシンプルなプロセス
2-1 AIに課せられる課題と解決の手段
2-2 探索アルゴリズムの種類と概要
2-3 ソートアルゴリズムの種類と概要
2-4 暗号アルゴリズムの種類と概要
2-5 AIの設計図となるアーキテクチャ
2-6 独立して働くAIの存在
2-7 ルールに沿ったAIの思考法と意思決定手法
2-8 目標に合わせたAIの思考法と意思決定手法
2-9 事例から学ぶAIの思考法と意思決定手法
2-10 柔軟に考えるためのアプローチ
やってみよう:検索エンジンのしくみを考えてみよう

第3章 AIにおけるデータの取扱い~AIの成長に必要不可欠な情報とは~
3-1 AIにとって必要な情報
3-2 データを扱ううえでの扱いやすさと扱いにくさ
3-3 知識や概念を伝えるためのアプローチ
3-4 AIにおけるデータサイエンスと統計
3-5 データを分析し、価値を見出す
3-6 知っておきたい分析方法①~データの関係性を見つける~
3-7 知っておきたい分析方法②~データを分けることで分析する~
3-8 曖昧な世界を理解するために使われる理論①~情報の表現~
3-9 曖昧な世界を理解するために使われる理論②~未来の予測~
3-10 データを正しく扱うことの難しさ
3-11 知識と統計からAIのイメージを形づくる
やってみよう:身近な知識をオントロジーで表現してみよう

第4章 機械学習に関わる技術~さまざまな方法で学び成長するAI~
4-1 統計から判断基準を作りあげる
4-2 ネットワークを使った機械学習
4-3 最も一般的な学習スタイル
4-4 潜在的な可能性が大きい学習スタイル
4-5 現実世界へ適応していく学習スタイル
4-6 発展を遂げる強化学習
4-7 機械学習の課題を示す2つの整理
4-8 強化学習に似た学習法
4-9 機械学習の効率化①~学習データを補う方策
4-9 機械学習の効率化②~学習モデルの転用
4-10 機械学習の効率化③~過学習対策
やってみよう:強化学習の構造を考えてみよう

第5章 ディープラーニング~新しい時代につながる汎用性の高い機械学習~
5-1 ニューラルネットワークとは?
5-2 ディープラーニングへの道筋
5-3 ディープラーニングの特徴抽出能力
5-4 画像認識、音声認識に強いディープニューラルネットワーク
5-5 言語処理や時系列処理に強いディープニューラルネットワーク
5-6 再帰的ニューラルネットワークの応用
5-7 ディープラーニングの欠点を補うGAN
5-8 ニューラルネットワークが扱う情報
5-9 言葉の意味を数値で表す方法
5-10 ニューラルネットワークの思考を理解する
5-11 確立されていくディープラーニングの環境
5-12 ディープラーニングが変えた機械学習のあり方
やってみよう:文章生成AIを実際に使ってみよう

第6章 さまざまなAIと実用化~応用技術によって広がるAIと人間の可能性~
6-1 画像から「動画」に発展する映像認識
6-2 AIにおけるコミュニケーションの考え方
6-3 Transformerと巨大データベースで変わった文章生成
6-4 音声のテキスト化に必要な技術
6-5 映像や音声、複数の情報を組み合わせたデータ分析
6-6 人間の創造的手法を学習する
6-7 人間の身体の使い方を学習する
6-8 プラットフォーム化するAI
6-9 分散して広がるAI
6-10 与えられたタスクを実行する①~自動運転車の認識~
6-11 与えられたタスクを実行する②~自動運転車の判断と操作~
6-12 AIの進歩と成長を促すゲームAI
6-13 見える情報によって変わる戦略
6-14 人間の判断基準を説明するゲーム理論
6-15 プライベートもビジネスも、AIと人間の協働
やってみよう:ディープラーニングの画像合成を使ってみよう

第7章 他分野と交わり進化するAI~それぞれの業界でどのような活躍をしているのか~
7-1 医療AI①~医療現場を助ける~
7-2 医療AI②~難解な領域で進むAI利用~
7-3 医療AI③~成長に必要なータの整備~
7-4 フィンテック①~データ分析の自動化~
7-5 フィンテック②~顧客対応とデータ管理~
7-6 ロボティクス①~活動範囲を広げるロボット~
7-7 ロボティクス②~人間社会で働くロボット~
7-8 自動運転車①~人間が関わるレベル0-3~
7-9 自動運転車②~全てを任せるレベル4-5~
7-10 ドローンや無人機、軍事技術への応用
7-11 ハードウェア①~AIを変える新しいコンピュータ~
7-12 ハードウェア②~2種類の量子コンピュータ~
7-13 RPA①~注目が集まる業務の効率化~
7-14 RPA②~AIで広がる自動化の領域~
やってみよう:新しい技術で変わっていく社会をイメージしてみよう

第8章 AIにまつわる様々な議論~AIは果たして万能の機械なのか~
8-1 前提条件として知っておくべき人工知能の分類
8-2 AIの言語理解①~言葉で知能を測れるか~
8-3 AIの言語理解②~意味の理解と現実の壁~
8-4 判断不能の状態に陥る問題
8-5 AIの身体性①~人間に近づくための身体~
8-6 AIの身体性②~身体を持たずに感覚を学ぶ~
8-7 人間の影響を受けたAIが持つ偏見
8-8 AIによる人間が得る情報のコントロール
8-9 ブラックボックス化している理解不能なAIの考え方
8-10 AIの倫理①~AIの難解なしくみと運用~
8-11 AIの倫理②~倫理は誰が守るのか~
8-12 AIの独占とオープン化
やってみよう:AIにおける倫理問題を真剣に考えてみよう

第9章 未来のAI~テクノロジーの発展で変わる社会~
9-1 さまざまな形で成長を続けるAI
9-2 AIの展望①~シンギュラリティと楽観論~
9-3 AIの展望②~冬の時代と悲観論~
9-4 変わりゆく人間の仕事のあり方
9-5 人間を再現するための方法と実現性
9-6 AIの進歩に人間がついていく
9-7 人間とAIの区別がつくか、AIとVRとアバター
9-8 AIは知的生命体なのか?
やってみよう:AIに仕事が奪われたと仮定して新しい仕事を考えてみよう

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