図解まるわかり AIのしくみ【PDF版】

三津村 直貴(著)

商品番号
170140
販売状態
発売中
納品形態
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発売日
2022年03月25日
ISBN
9784798170145
データサイズ
約57.6MB
制限事項
印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード
アルゴリズム  人工知能  電子書籍【PDF版】  深層学習  図解まるわかり  機会学習

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を取り囲む全体図
第2章 AIの基本的なしくみ
第3章 AIにおけるデータの取扱い
第4章 機械学習のしくみ
第5章 ディープラーニングに関わる技術
第6章 様々なAIと実用化
第7章 他分野と交わり進化するAI
第8章 AIにまつわる様々な議論
第9章 未来のAI

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。
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を取り囲む全体図
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(1)~AIの始まりと可能性~
1-4 第2次人工知能ブーム(2)~データと知識の扱い方~
1-5 第3次人工知能ブーム(3)~機械学習の飛躍的発展~
1-6 技術はどのように進化してきたか(1)~ディープラーニングとニューラルネットワーク
1-7 技術はどのように進化してきたか(2)~記号主義的なアプローチ
1-8 AI技術と製品の関わり
やってみよう:エキスパートシステムを使ってみよう

 

第2章 AIの基本的なしくみ
2-1 AIに課せられる目的と解決の手段
2-2 アルゴリズムの種類と概要(1)~基本の探索
2-3 アルゴリズムの種類と概要(2)~法則に沿ったデータの並べ替え
2-4 アルゴリズムの種類と概要(3)~暗号化と復号化
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:検索エンジンに隠れているプログラムを考えてみよう

第3章 AIにおけるデータの取扱い
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
3-7 曖昧な世界を理解するために使われる理論
3-8 知識と統計からAIのイメージを形作る
やってみよう:身近な単語を知識表現で表してみよう

第4章 機械学習のしくみ
4-1 統計から判断基準を作りあげる機械学習
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 強化学習に似た学習法
4-8 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:強化学習のプログラムがゲームをクリアする方法を考えよう

第5章 ディープラーニングに関わる技術
5-1 機械学習の更に奥を知る
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:ディープラーニングのサービスを使ってみよう

第6章 様々なAIと実用化
6-1 画像から動画に発展している映像認識
6-2 AIにおけるコミュニケーションの考え方
6-3 音声のテキスト化を生かした技術
6-4 映像や音声、複数の情報を組み合わせたデータ分析
6-5 人間の手法を学習する(1)~芸術領域
6-6 人間の手法を学習する(2)~身体的領域
6-7 プラットフォーム化するAI(1)~巨大なプラットフォーム
6-8 プラットフォーム化するAI(2)~負荷の分散
6-9 与えられたタスクを実行する(1)~自動運転車の認識
6-10 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
6-11 進化を続けるゲームAI
6-12 手札を隠さないゲームと不確定要素
6-13 ゲームAIとゲーム理論
6-14 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:身近なアシスタントAIを使ってみよう

第7章 他分野と交わり進化するAI
7-1 診断、手術に関わる技術
7-2 医薬品の開発と診断に役立つAI
7-3 医療用AIの研究開発とデータベース利用のサポート
7-4 金融・保険業界を技術的に変える(1)~分析と自動化
7-5 金融・保険業界を技術的に変える(2)~アドバイスと情報管理
7-6 ロボティクスとAIで広がる産業
7-7 身近になりつつあるロボット
7-8 世界的に技術開発が進む自動車とレベル区分(1)~自動運転中の責任の所在
7-9 世界的に技術開発が進む自動車とレベル区分(2)~自動運転車が走れる場所
7-10 ドローンや無人機、軍事技術への応用
7-11 AIの情報処理能力を向上させる
7-12 ハードウェア領域の中で注目される技術
7-13 社内システムを影から支えるRPAとAI(1)~単純作業を模倣させる技術
7-14 社内システムを影から支えるRPAとAI(2)~画像認識や意思決定プロセス
やってみよう:AI保険を使ってみよう

第8章 AIにまつわる様々な議論
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 言葉の意味を理解する? 人間らしく振舞うAI
8-3 言語理解の問題を解決するプロセス
8-4 判断不能の状態に陥る問題
8-5 人間の知能を目指すAIの心身と身体の問題
8-6 人間に近づくための身体性と思考能力
8-7 人間の影響を受けたAIが持つ偏見
8-8 ブラックボックス化している理解不能なAIの考え方
8-9 AIの難解なしくみと運用
8-10 倫理は誰が守るものか
8-11 AIの独占とオープン化
やってみよう:これから起こりうる問題について考えてみよう

第9章 未来のAI
9-1 様々な形で成長を続けるAI
9-2 AIの未来について飛び交う悲観論と楽観論
9-3 人間を再現するための方法と実現性
9-4 AIの進歩に人間がついていく
9-5 代わりゆく人間の仕事のあり方
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る

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