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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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