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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 単行本(ソフトカバー) – 2016/12/17

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商品の説明

内容紹介

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】
さまざまな業界・業種で利用されてきている人工知能。その範囲は膨大で、
必要されている理論などの知識を取捨選択するだけでもたいへんです。
本書は人工知能関連のプロダクト・サービス開発を行っているエンジニアにとって、
今後の開発で必要になる知識を取捨選択し、理論と技術をわかりやすくまとめた書籍です。

【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、組み込みエンジニアなど)

【特徴】
機械学習・深層学習、Iotやビッグデータとの連係について、
理論の概念図や実際の事例などを用いて、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章から第14章への伏線となるよう、簡潔に解説しています。

第2章から第14章では、それぞれのトピックにおける理論と技術について、
丁寧に解説しています。

特に機械学習、深層学習を利用した開発に必要なものや、
分散コンピューティングなどハードウェアからの視点、
大規模データ・IoTとの連係までを網羅しています。

【目次】
CHAPTER 01 人工知能の過去と現在と未来
CHAPTER 02 ルールにルールを重ねる
CHAPTER 03 生きているかのように振舞う
CHAPTER 04 最適解と重み付け
CHAPTER 05 最適化と重み付け
CHAPTER 06 統計的機械学習
CHAPTER 07 教師なし学習と教師あり学習
CHAPTER 08 自律知能エージェント
CHAPTER 09 深層学習
CHAPTER 10 パターン認識
CHAPTER 11 テキスト・自然言語処理
CHAPTER 12 知識表現と構造
CHAPTER 13 分散コンピューティング
CHAPTER 14 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。

内容(「BOOK」データベースより)

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。

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 352ページ
  • 出版社: 翔泳社 (2016/12/17)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4798145602
  • ISBN-13: 978-4798145600
  • 発売日: 2016/12/17
  • 商品パッケージの寸法: 20.8 x 14.6 x 2.6 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 5.0 3件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 1,890位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本(ソフトカバー)
人工知能は今後のわが国産業の第4次産業革命の牽引として、なくてはならないものであり、本気で取り掛からねばならないものである。残念ながら、人工知能に関して言えば、仕事を奪われるとか、シンギュラリティいったネガティブな側面で語られることが多く、人工知能を真面目に語る本は極めて少ない。この本は、人工知能について、その利点、欠点について真っ向から取り組んでおり、他のなんちゃってオカルト人工知能本にはない真面目さがある。この分野を制することが、今後の世界経済を制するということを考えれば、人工知能をいかに自分の業務に取り込んで生かしていくかが重要である。この本はそのヒントがたくさんありお勧めである。松尾さんや、野村さんの本その他の多くの一般向け人工知能本で、ある種の煽りに乗るのももいいのかもしれないが、本当に取り組むならば見ておく必要がある本である。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
人工知能分野は長い歴史があり、その内容は様々な手法の寄せ集めと言っても良い。初学者ははやりの技術から初めることが多いが、それが解こうとする問題に対して適切な手法かどうか知る事は難しい。
この本は人工知能分野を構成するそれぞれの手法を、歴史的経緯、応用例などを示しながら、網羅的に解説するものである。一方で、それぞれの手法に対する説明は少なく、これ一冊で全てが学べるというものではない。しかし参考文献が豊富に示されているので、そこから適切な参考書を探し出す事が出来るだろう。
それぞれの手法には得意分野不得意分野があるが、その時々のはやりによってもてはやされたり、また忘れ去られたりするものである。人工知能分野の学習を始める際にこの本を傍らに置き適宜参照する事により、広い人工知能の分野を迷い無く探索して行く事ができるだろう。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
これは専門家向けの本です。教科書というだけあって網羅性が非常に高く、重要な概念がかなり広範に書かれています。その分、個々の概念への説明は短いのですが、参考のURLも多く記載されており、それらを参照すればある程度理解は出来ると思います。もちろん、URL先も考慮すると、膨大な情報量になるので時間は掛かると思いますが、1冊でこれらをカバーしている本は洋書も含めて見た事がないので、関係者は参照用に一冊は持っておいた方が良いと思います。もう少し、説明を分かりやすくしてもらえれば完璧なのですが、時間を掛ければ古くなって重要性が無くなるので、まあ、仕方の無いところかもしれません。
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