教養としての機械学習

第三次ＡＩブームを支える機械学習の入門書。東大で教鞭をとる第一人者が、教師付き学習から話題の深層学習（Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）まで、わかりやすく解説。

目次

はじめに

1　機械学習とは何か――人工知能（AI）の基礎知識
1.1　人間の学習能力をコンピュータで再現する「機械学習」
1.2　AI研究、これまでとこれから
1.3　人工知能の／による／のための研究

2　人工知能と社会
2.1　研究者とともに、学生とともに、エンジニアとともに
2.2　さまざまな分野におけるAI技術の応用
2.3　AIと社会の関係

3　機械学習の基礎
3.1　AIの学習モデルと学習法
3.2　3種類の機械学習
3.3　教師付き学習とは
3.4　教師なし学習とは
3.5　強化学習とは
3.6　機械学習の原理：「学習する」とは
3.7 なぜ教師付き学習で予測が当たるのか？
3.8 直線で分離できない問題への対応

4　高度化する教師付き学習
4.1　誤りを含む教師情報への対応
4.2　弱い教師情報の活用
4.3　限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて
4.4　理研AIPに見る汎用基盤研究の現在地

5　今後の展望
5.1　モデルと学習法と、ある種の制約
5.2　機械学習の新技術：生成AI
5.3　AIと人間の未来

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