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インプレス［コンピュータ・IT］ムック 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
インプレス / 2019年01月21日 / 全287ページ
本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」を加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニア向けに「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。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、＜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。●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、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。
目次
- はじめに
- 目次
- 第1部：人工知能の基礎を理解する
- 第1章 人工知能の全体像/人工知能の全体像(Overview)
- 第2章 AIチップとライブラリ/ムーアの法則の終焉
- 第3章 AIプラットフォーム/AIプラットフォームとは
- 第4章 機械学習とディープラーニングの違い/機械学習とは
- 第5章 機械学習の学習データ/学習データはどれくらいの量が必要か
- 第6章 転移学習と過学習/少ないデータで学習する方法/水増し(Data Augmentation)
- 第2部：機械学習のアルゴリズムを学ぶ
- 第7章 機械学習のアルゴリズム/機械学習法と統計学/3つの学習方法
- 第8章 Q-Learning/Q-LearningのQとは/P値(P-Value)とは
- 第9章 教師あり学習(回帰と分類)/統計学とアルゴリズム
- 第10章 教師なし学習(クラスタリング)/クラスタリング(Clustering)
- 第11章 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)/畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは/麻里ちゃんのAI奮闘記：畳み込みってなに？
- 第12章 リカレントニューラルネットワーク(RNNとLSTM)/畳み込みニューラルネットワークのおさらい
- 第13章 敵対的生成ネットワーク(GAN)/GANとは
- 第14章 半教師あり学習とオートエンコーダー/半教師あり学習とは
- 第3部：ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ
- 第15章 AIをビジネスに活用する際に押えておくべきポイント/非構造化データ(Unstructured data)を処理する目的
- はじめに
- 目次
- 第1部：人工知能の基礎を理解する
- 第1章 人工知能の全体像/人工知能の全体像(Overview)
- 第2章 AIチップとライブラリ/ムーアの法則の終焉
- 第3章 AIプラットフォーム/AIプラットフォームとは
- 第4章 機械学習とディープラーニングの違い/機械学習とは
- 第5章 機械学習の学習データ/学習データはどれくらいの量が必要か
- 第6章 転移学習と過学習/少ないデータで学習する方法/水増し(Data Augmentation)
- 第2部：機械学習のアルゴリズムを学ぶ
- 第7章 機械学習のアルゴリズム/機械学習法と統計学/3つの学習方法
- 第8章 Q-Learning/Q-LearningのQとは/P値(P-Value)とは
- 第9章 教師あり学習(回帰と分類)/統計学とアルゴリズム
- 第10章 教師なし学習(クラスタリング)/クラスタリング(Clustering)
- 第11章 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)/畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは/麻里ちゃんのAI奮闘記：畳み込みってなに？
- 第12章 リカレントニューラルネットワーク(RNNとLSTM)/畳み込みニューラルネットワークのおさらい
- 第13章 敵対的生成ネットワーク(GAN)/GANとは
- 第14章 半教師あり学習とオートエンコーダー/半教師あり学習とは
- 第3部：ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ
- 第15章 AIをビジネスに活用する際に押えておくべきポイント/非構造化データ(Unstructured data)を処理する目的
- 第16章 AIのビジネス活用を業界別に状況把握する
- 第17章 RPA(Robotic Process Automation)/RPAの仕組み
- 索引
- 著者プロフィール/媒体紹介/STAFF
- 奥付
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