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

機械学習・深層学習からビッグデータ・ＩｏＴ連係まで、第４次産業革命！産業を変える技術１３。

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。
(「近刊情報」より)

目次

人工知能の過去と現在と未来
ルールベースとその発展型
オートマトンと人工生命プログラム
重み付けと最適解探索
重み付けと最適化プログラム
統計的機械学習（確率分布とモデリング
教師なし学習と教師あり学習）
強化学習と分散人工知能
深層学習
画像や音声のパターン認識
自然言語処理と機械学習
知識表現とデータ構造
分散コンピューティング
大規模データ・ＩｏＴとのかかわり

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