AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書(図解即戦力) [単行本]
    • AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書(図解即戦力) [単行本]

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AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書(図解即戦力) [単行本]

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出版社:技術評論社
販売開始日: 2023/01/04
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AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書(図解即戦力) の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    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!!
  • 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:ランダムフォレスト
    43 教師あり学習4:XGBoost
    44 教師あり学習5:ロジスティック回帰モデル
    45 教師あり学習6:ニューラルネットワーク
    46 教師あり学習7:k-NN(k-Nearest Neighbor)
    47 教師なし学習1[クラスタリング]:k-means 法
    48 教師なし学習2[クラスタリング]:階層的クラスタリング
    49 教師なし学習3[クラスタリング]:スペクトラルクラスタリング
    50 教師なし学習4[次元削減]:主成分分析
    51 教師なし学習5[次元削減]:UMAP
    52 教師なし学習6[次元削減]:行列分解
    53 教師なし学習7[次元削減]:オートエンコーダ
  • 内容紹介

    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。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    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
  • 著者について

    高橋 海渡 (タカハシ カイト)
    高橋 海渡(たかはし かいと)
    1章、2章担当。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)
    立川 裕之(たちかわ ひろゆき)
    6章担当。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)
    小西 功記(こにし こうき)
    4章、5章担当。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)
    小林 寛子(こばやし ひろこ)
    3章担当。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)
    石井 大輔(いしい だいすけ)
    4章担当、本書企画統括。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。著書には『機械学習エンジニアになりたい人のための本-AIを天職にする』(翔泳社)など。Twitter@ishiid HP:kiara.team, ishiid.com

AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書(図解即戦力) の商品スペック

商品仕様
出版社名:技術評論社
著者名: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)
発行年月日:2023/01/11
ISBN-10:4297132184
ISBN-13:9784297132187
判型:A5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:256ページ
縦:21cm
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