ビジネスパーソンのための人工知能入門

機械学習を試すことのできる形にビジネス課題を書き換える。人工知能の代表的な各手法をフレームワークとして考え、実際のビジネスで活用できる“ＡＩ的思考力”を高める方法を解説。

世の中で氾濫している「人工知能・ＡＩ」という言葉に惑わされないようにするため、人工知能についての正しい知識を身につけ、理解することが必要です。

人工知能分野の発展に貢献しているのが　機械学習・深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術で「人工知能（ＡＩ）を使ってなにかプロジェクトをやってほしい」と言われたとき「ビジネス課題を機械学習・深層学習でどのように解決すればよいか」と置き換えて考えればよいケースがほとんどです。

本書では、あいまいな状態になっているビジネス上の課題を機械学習を試すことのできるような形に課題を書き換えたり、人工知能の代表的な手法である推論・探索、知識表現、機械学習、深層学習の各手法をフレームワークとして考え、実際のビジネスで活用できるといった“ＡＩ的思考力”を高める方法を解説していきます。

また人工知能は万能ではなく、ビジネス上における課題は千差万別です。本書の目指すところは「人工知能で解決できるものなのか」を自ら判断し、「人工知能のどの技術を使えばよいのか」が分かるようになることです。

人工知能技術の大部分は数学によって支えられていますが、本書はあくまでも「ビジネスで人工知能を活用するために知っておくべきこと」をまとめたものですので“難しい数式”は一切出てきません（もちろん、プログラミングも）。

『機械学習・深層学習という言葉は聞いたことはあるけれど、よく分からない』『ビジネス課題に適用できる自信がない』『どのように評価すればよいのか検討がつかない』といった方にとって、本書は役に立つはずです。

目次

１　知識編　人工知能とは（そもそも人工知能をつくる目的は？
その人工知能「どの」人工知能？　ほか）
２　実用編　機械学習：問題を整理し解決する（問題を整理する
問題へのアプローチ　ほか）
３　発展編　深層学習というブレイクスルー（深層学習は「どこが」すごいのか？
深層学習は「どこで」すごいのか？）
４　実践編　ビジネスでＡＩを展開する（中を育てるのか外に頼むのか
機械学習に必要なものを知る　ほか）

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