![[梅田 弘之]のエンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説](https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/514rwS8NsPL._SY346_.jpg)
「エンジニアなら知っておきたい」とタイトルにありますが、エンジニアでなくてもこれからの基本知識として十分に役立つ内容だと思います。
私自身はエンジニアではありませんが、お客様にIT施策を提案する都合上、実際に体験しておこうと、
WatsonとMSのMSLの一日講習を受けた程度。
今までAI関連の本を何冊か読みましたが、ロジックなど技術的な内容を説明している本
（難しくて途中で挫折…）
一般の人向けに概念的な内容をさらっと書いてある本
（知ってることが多くてネットの情報の方が役立つ…）
どちらかに属する本が多い中、こちらの本は、専門的な説明の後、例えば…と一般的な事象で説明されており
腑に落ちました。
よくある疑問についても、答えが用意されていて納得しやすかったですし、麻里ちゃんが主人公のコラムが各章にあって、一息つくことができ、飽きずに読み進めることができます。
説明のため比喩を用いた色々な場面が出てくるので、技術的な内容を技術書や学術書のように読んで理解したい人には向いていないかも知れません。
3部形式になっており、1部では今までの経過と現状の各社から出ているAI系サービスが一覧でまとまられており、次から次に出てくるサービスを自分の中で消化できていなかった私には、整理ができて何となくぼやっとしていたのが人に説明できるレベルになったように思います。
2部は具体的なアルゴリズムの種類と学習法についてが、系統立てて説明されておりAIを実装するための手法が理解できました。
3部は実際にどのように実用化が進んでいるのかが説明されており、お客様に提案する人、自社で利用を考える立場の人にも参考になると思います。
難しい内容が理解しやすく書かれていて、IT業界にいる方、企業のシステム担当の方には
最新の基本知識を得るのに最適な一冊だと思います。
（私にはぴったりでしたが、もっとレベルの高い人には物足りないかもしれないので星4つで…）
内容紹介
本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」
を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と
全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。
本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後の
AI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。
全3部構成。
●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。
●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる＜機械学習＞＜統計学＞＜アルゴリズム＞の3要素とその関係を解説。＜機械学習＞には
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの＜統計学＞があり、その解を求める
方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「ｋ平均法」など、多くの＜アルゴリズム＞がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。
●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。
RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。
を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と
全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。
本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後の
AI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。
全3部構成。
●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。
●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる＜機械学習＞＜統計学＞＜アルゴリズム＞の3要素とその関係を解説。＜機械学習＞には
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの＜統計学＞があり、その解を求める
方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「ｋ平均法」など、多くの＜アルゴリズム＞がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。
●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。
RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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内容（「BOOK」データベースより）
「何となく」がスッキリわかる!広大で難解なAIの全体像と、5年後の活用イメージがすぐに掴める!
