ＡＩのしくみと活用がこれ１冊でしっかりわかる教科書
高橋海渡／著 立川裕之／著 小西功記／著 小林寛子／著 石井大輔／著
発売日：2023年1月
- ページ数
- ２５５ｐ
- ISBN
- 978-4-297-13218-7
- 著者情報
- 高橋 海渡（タカハシ カイト）
ＡＩベンダーでの新規事業開発や研究機関向けのＡＩハンズオンの講師を経験。現在は開発者として機械学習モデルの作成やＷｅｂ開発に関わっている
立川 裕之（タチカワ ヒロユキ）
フリーランスのデータ分析コンサルタント。事業会社の法人セールス、ＳａａＳビジネス主幹を務めたのち、株式会社データミックスに参画。データ分析コンサルタントおよび研修講師としてさまざまなプロジェクトを経験したのち独立。現在はデータ分析コンサルティング、アルゴリズム開発、データ整備支援などに従事している
小西 功記（コニシ コウキ）
株式会社ニコン先進技術開発本部数理技術研究所所属。和歌山県生まれ。米ローレンス・バークレー国立研究所などで観測的宇宙論の研究に従事し、データサイエンティストとしての経験を積む。東京大学理学系研究科物理学専攻にて博士号取得。株式会社ニコン入社、２０１５年よりＡＩ（機械学習）エンジニア。最先端の画像解析技術動向を注視しながら、ＡＩ技術の社会実装に取り組んでいる。特許および国内外での学会発表多数
小林 寛子（コバヤシ ヒロコ）
株式会社ニコン先進技術開発本部数理技術研究所所属。東京都生まれ。株式会社ニコン入社当時は経理部門に所属していたが、開発業務に携わるため異動を希望し、現在は自然言語処理を用いたマーケティング分析や画像認識などの研究開発業務に取り組む。ＪＤＬＡ Ｇ検定２０２０ ＃２合格者、２０２０年度経済産業省ＡＩ Ｑｕｅｓｔ修了
石井 大輔（イシイ ダイスケ）
株式会社キアラ代表取締役。岡山県生まれ。京都大学で数学を専攻後、伊藤忠商事欧州で新規事業開発。２０１６年、ＡＩ・機械学習に特化した研究会コミュニティ「ＴｅａｍＡＩ」を立ち上げる。１，０００回の勉強会を通じ、会員１万人を形成。２０１９年、１００ヶ国語同時翻訳Ｃｈａｔｂｏｔアプリ「Ｋｉａｒａ」を海外向けにローンチ。５００ Ｓｔａｒｔｕｐｓ Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ（経済産業省ＪＥＴＲＯ後援）を卒業
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商品説明
必須の知識が全部わかる！キーワードスタイルで要点がわかる！ＡＩエンジニアや関連業種に携わる営業やビジネスパーソンまでしくみや手法、利用例を効率良く理解！！
これからAIを学ぶエンジニアやAI関連業種に携わるビジネスマン向けに、「AIとは何か」から始まり、しくみや手法、利用例など技術的な側面を分かりやすく説明します。
目次
第1章 AIとは
01 AIの定義
02 AI の得意な分野と苦手な分野
03 AIの発展過程
04 機械学習とは
05 ディープラーニングとは
06 機械学習とディープラーニングの違い
第2章 AIの基礎知識
07 機械学習と統計学
08 相関関係と因果関係
09 機械学習とデータマイニング
10 教師あり学習とは
11 教師なし学習とは
12 強化学習とは
13 AIとビッグデータ
14 データ別に見るAIの特徴
15 AIシステムの開発フロー
第3章 自然言語処理の手法とモデル
16 自然言語処理（NLP）とは
17 NLPにおける曖昧性と困難性
18 NLPの前処理
19 言語モデルと分散表現
20 注釈付きコーパスと対訳コーパス
21 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
22 Transformer
23 BERT
24 GPT-3
第4章 GANを中心とした生成モデル
25 クリエイティブに進出するAI
26 生成モデルの基礎的なアルゴリズム
27 GAN を用いた画像生成
28 敵対的攻撃と防御
29 GANのこれからの広がり
第5章 画像認識の手法とモデル
30 画像認識のタスク
31 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
32 画像認識の発展のきっかけとなったCNN
33 CNN の精度とサイズのバランス
34 学習の工夫1
35 学習の工夫2
36 ディープラーニングの説明可能性
37 画像認識の評価指標
第6章 テーブルデータの機械学習アルゴリズム
38 テーブルデータの前処理
39 精度の評価指標と汎化性能
40 教師あり学習1：線形回帰モデル
41 教師あり学習2：決定木
42 教師あり学習3：ランダムフォ ほか
商品詳細
- シリーズ名
- 図解即戦力：豊富な図解と丁寧な解説で、知識０でもわかりやすい！
- 出版社名
- 技術評論社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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