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いちばんやさしい人工知能ビジネスの教本 人気講師が教える AI・機械学習の事業化 (「いちばんやさしい教本」) (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2017/5/25

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商品の説明

内容紹介

大好評「いちばんやさしい教本」シリーズから
人工知能をビジネスに活用するための実践書が登場!


インターネットが水道や電気と同じような生活基盤となったように、
人工知能はあって当たり前のものとして生活のなかに溶け込むでしょう。
今のうちから人工知能に取り組み、先行者として優位な地位を築くことは
事業戦略を進めていくうえで必要不可欠です。

ビジネス事例ベースで人工知能を解説
人工知能をビジネスで活用するには、
機械学習やニューラルネットワークといった技術の仕組みを知るよりも、
先行している事例から事業化のヒントを学ぶのが近道です。
本書では、自動運転や画像認識、マッチング、創作、Fintechといった
よくニュースサイトなどで取り上げられるトピックのなかから
人工知能をビジネスに活用するためのエッセンスを解説しています。

法律の壁もしっかり解説
事業化にあたって避けて通れないのが法規制です。
人間の手を離れて価値を生み出す人工知能技術を利活用するにあたっては、
その結果もたらされるリスクについてもしっかりとマネジメントしておく必要があります。

実績豊富な著者陣による手厚い解説でよくわかる
本書は、人工知能倫理委員の1人である塩野誠氏と、
企業法務のプロフェッショナルである二木康晴弁護士によって、
人工知能をビジネスで活用するための実践ポイントと注意点を
わかりやすく解説しています。

本書はこんな人におすすめです
・人工知能の仕組みを学んだが、ビジネス領域での活用イメージが湧かない人
・人工知能を使うにあたっての法規制や課題を知りたい人
・自動運転やFintechなど先端事業の「今」を知りたい人
・機械学習の仕組みやデータの取り扱い方法について知りたい人
・人工知能に何ができて何ができないか知りたい人

内容(「BOOK」データベースより)

概念の理解だけでなく、「戦略」にまで導く絶対に挫折しない図解ビジネス書。機械学習やディープラーニングの仕組みとビジネスチャンスがわかる!人工知能ビジネスが必ずぶつかる「法律の壁」も弁護士が丁寧に解説!

著者について

二木康晴(ふたつぎやすはる)
株式会社 経営共創基盤(IGPI)
弁護士
国内法律事務所にて、各種契約書の作成・審査、株主総会指導、コンプライアンス対応、事業再生、M&Aといった企業法務や訴訟などを取り扱う。
その後、経営共創基盤に参画し、新規事業の創出、M&A、ベンチャー企業などへの出資、出資先の監査役業務などに従事。
著書に『経営支配権をめぐる法律実務 解説・書式等とケーススタディ』(共著)がある。
慶應義塾大学商学部、東京大学法科大学院卒

塩野誠(しおのまこと)
株式会社 経営共創基盤(IGPI)
パートナー/取締役マネージングディレクター
IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス代表取締役
IGPIシンガポールCEO
国内外において企業や政府機関に対し戦略立案・実行のコンサルティング、M&Aアドバイザリー業務を行い、企業投資も10年以上の経験を持つ。
近年ではAI/IoT領域において大企業の全社戦略や事業開発のプロジェクトを多く手掛け、政府関連委員も務める。
主な著書に『世界で活躍する人は、どんな戦略思考をしているのか?』。
共著に『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」』『事業担当者のための逆引きビジネス法務ハンドブック』などがある。
人工知能学会倫理委員会委員 慶應義塾大学法学部卒、ワシントン大学ロースクール法学修士

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

二木/康晴
株式会社経営共創基盤(IGPI)。弁護士。国内法律事務所にて、各種契約書の作成・審査、株主総会指導、コンプライアンス対応、事業再生、M&Aといった企業法務や訴訟などを取り扱う。その後、経営共創基盤に参画し、新規事業の創出、M&A、ベンチャー企業などへの出資、出資先の監査役業務などに従事。慶應義塾大学商学部、東京大学法科大学院卒

塩野/誠
株式会社経営共創基盤(IGPI)。パートナー/取締役マネージングディレクター。IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス代表取締役。IGPIシンガポールCEO。国内外において企業や政府機関に対し戦略立案・実行のコンサルティング、M&Aアドバイザリー業務を行い、企業投資も10年以上の経験を持つ。近年ではAI/IoT領域において大企業の全社戦略や事業開発のプロジェクトを多く手掛け、政府関連委員も務める。人工知能学会倫理委員会委員、慶應義塾大学法学部卒、ワシントン大学ロースクール法学修士(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)


出版社より

マンガでわかる人工知能 いちばんやさしい人工知能ビジネスの教本 人気講師が教えるAI・機械学習の事業化 パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能 いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 人気講師が教える仕事にAIを導入する方法
対応言語 人工知能/機械学習 人工知能/機械学習 人工知能/機械学習 人工知能/機械学習
習熟度 入門 初級~中級 初級~中級 初級~中級
対象読者 ・人工知能によって世の中や仕事がどう変わっていくのか知りたい方 "・ビジネス領域での人工知能活用イメージを知りたい方 ・人工知能を使うにあたっての法規制や課題を知りたい方 ・まずは人工知能がどんなものか実際に動かしてみたい方 ・より高度な専門書にステップアップする前提知識を身につけたい方 ・機械学習やAIをつかったプロジェクトにかかわるすべての方 ・経営者、シニア管理職~担当者レベルまで ・技術書で機械学習を本格的に学ぶ前に概要レベルを学びたい方
本書で分かること マンガで楽しみながら、AIについての大きな流れや主要な知識を解説。仕事、子育て、介護など、自分たちの生活がAIによってどう変わっていくのかを学べる 自動運転、画像認識、マッチング、創作、Fintechといったトピックから人工知能をビジネスに活用するためのエッセンスを解説。人工知能技術を利活用するにあたっての法規制の解説も 写真から顔を認識させる、写真を有名な絵画風にする、線画に自動で色をつける、文豪風テキストを作るなど、作例を通じて人工知能の仕組みを学ぶ体験型の解説書 AI・機械学習の仕組み、AI・機械学習でできること、プロジェクトに必要なリソース、投資対効果の試算方法、機械学習に必要なデータ、プロジェクト体制の構築方法、機械学習システムの実装と運用ノウハウ、成功した取り組み事例など
エンジニアのためのAI入門 Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ! Rではじめる機械学習 データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る
対応言語 人工知能/機械学習 人工知能/機械学習 人工知能/機械学習
習熟度 初級~中級 初級~中級 初級~中級
対象読者 ・業務としてディープラーニングやAIに携わる必要(可能性)がある技術者の方 ・機械学習システムの構築に興味のあるIT技術者や研究者/学生 ・プログラマー、データアナリスト、データサイエンティスト ・機械学習を試してみたい方 ・プロトタイピングや検証を手軽に行いたい方
本書で分かること AIの基礎知識、様々な業種の利用事例、ディープラーニング・AIの最前線で活躍する技術者の紹介など ビジネス上の機械学習の利点や課題、データの収集/整備、モデルの構築/評価/最適化の基本的な考え方、実データによるケーススタディや予測スループットの改善、大容量データへの対応など 単回帰/重回帰/ロジスティック回帰、クラスタリング、主成分分析、アソシエーション分析、SVM、アンサンブル学習、ベイズ推定、ディープラーニングなど
スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング いちばんやさしいPythonの教本 人気講師が教える基礎からサーバサイド開発まで 基礎Python 逆引きPython標準ライブラリ 目的別の基本レシピ180+! [第2版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+
関連言語 Python Python Python Python Python Python
習熟度 入門 初級~中級 初級~中級 初級~中級 上級 上級
対象読者 ・Pythonの基本を身につけたい方 ・過去にプログラミングの入門書で挫折してしまった方 ・プログラマーやエンジニアを目指す方 ・仕事でPythonを活用してみたい方 ・Pythonではじめてプログラミングをはじめる方 ・Pythonを使って機械学習やデータ解析に触れてみたいが、まずは入門からはじめたい方 ・基礎から学びたいプログラミング初心者の方 ・Pythonの基本的な文法を理解した方 ・基本的な文法の次にPythonの標準ライブラリを理解したい方 ・Pythonの基礎、数学(微積分/線形代数)の基礎、データ分析用Pythonライブラリの基礎を理解している、機械学習やデータサイエンスに興味のあるIT技術者や研究者/学生 ・機械学習やPythonプログラミングについて、ある程度経験のある方
本書で分かること 本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できるので、Pythonの基礎文法が身につく 講義+実習のワークショップ形式で会話bot「pybot」を作りながら、Pythonのプログラミングを学ぶ Python 3の変数の取り扱いから、リスト、タプルといったPython固有のデータの操作、制御構造や関数など 便利に使えるPython標準ライブラリの活用術、文字列/データ操作、テキスト処理、ファイル操作、数値演算、ネットワークアクセス、GUIなど 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法など TensorFlowの考え方、定型コード、利用できる各種オープンデータを解説。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式など

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 192ページ
  • 出版社: インプレス (2017/5/25)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4295001252
  • ISBN-13: 978-4295001256
  • 発売日: 2017/5/25
  • 梱包サイズ: 21 x 18.2 x 2 cm
  • カスタマーレビュー: 5つ星のうち 3.2 9件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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9件のカスタマーレビュー

2018年11月29日
形式: Kindle版Amazonで購入
2019年1月14日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
2018年5月16日
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2017年6月6日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2017年6月8日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2018年3月7日
形式: 単行本(ソフトカバー)
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2018年8月13日
形式: 単行本(ソフトカバー)
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ベスト500レビュアー
2020年1月21日
形式: Kindle版