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多田 智史
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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 Kindle版

多田 智史 (著), 石井 一夫 (読み手) 形式: Kindle版
5つ星のうち3.6 53
すべての形式と版を表示

人工知能を利用した開発に必要な基礎知識がわかる！

本書は人工知能関連の開発に携わっているエンジニアに向けて、今後のコアとなる理論と技術を図解で解説した書籍です。

話題の機械学習・深層学習、IoTやビッグデータとの連係についてもフォロー。理論の概念図や事例などを、わかりやすく解説しています。

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～第14章への伏線となるように解説しています。
第2章～第14章では、各トピックにおける理論と技術について解説しています。

【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、組込みエンジニアなど）

【目次】
CHAPTER1 人工知能の過去と現在と未来
CHAPTER2 ルールベースとその発展型
CHAPTER3 オートマトンと人工生命プログラム
CHAPTER4 重み付けと最適解探索
CHAPTER5 重み付けと最適化プログラム
CHAPTER6 統計的機械学習（確率分布とモデリング）
CHAPTER7 統計的機械学習（教師なし学習と教師あり学習）
CHAPTER8 強化学習と分散人工知能
CHAPTER9 深層学習
CHAPTER10 画像や音声のパターン認識
CHAPTER11 自然言語処理と機械学習
CHAPTER12 知識表現とデータ構造
CHAPTER13 分散コンピューティング
CHAPTER14 大規模データ・IoTとのかかわり

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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  1. 本の長さ
    494ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    翔泳社
  5. 発売日
    2016/12/16
  6. ファイルサイズ
    58755 KB
  7. Page Flip
    有効
  8. Word Wise
    有効にされていません
  9. タイプセッティングの改善
    有効
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登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B01N4MYLFN
  • 出版社 ‏ : ‎ 翔泳社; 第1版 (2016/12/16)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2016/12/16
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 58755 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 494ページ
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.6 53

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多田 智史

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上位レビュー、対象国： 日本

hiyoko
5つ星のうち5.0 AI初心者向け
2021年7月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
AIの学習に迫られて機械学習やディープラーニングの本を読んだが難易度が高くて挫折した人向けの
本。（私の事）
AIに関する技術は沢山あるが、網羅的に紹介することによって混乱すること無く学習できた。

機械学習やディープラーニング、ビッグデータに関する本を読む前に本書を読まれることをオススメします。
役に立った
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ART
5つ星のうち3.0 流行りをみるにはいいんです。
2018年11月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
タイトルの割にはいまひとつの内容である。
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち4.0 基礎知識を知るには十分な本です
2017年8月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
基礎知識を知るには十分な本です。
ただし扱う内容が広範囲で専門的なので、この本で詳細な内容を知る事は無理です。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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散財ラバー
5つ星のうち1.0 誰をターゲットにしているのか定まっていない
2017年7月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
不正確な記述が多く(例:「1つ以上の変数や変数の組を使用した計算式のことを特徴量と呼ぶ」)、またカタログ的に列挙されている情報の粒度が揃っておらず非常に不親切。常に間違っていないか気にし続けなければならない。大学生のレポートのように、ネットで見つけて来た情報へのリファーを並べて終わりでタームの解説が十分になされていない。著者が理解していないのが伝わってくる。
また、要求されている数学レベルを考えると一般的なソフトウェアエンジニアにはレベルが高めで、大学レベルの数学をきちんと理解している必要がある。それくらい数学がわかるのであれば、「はじめてのパターン認識」や「Python機械学習プログラミング」を読む方が良い。もし、ディープラーニングを求めるなら「ゼロから作るディープラーニング」の方が有益である。
42人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 手元に置いて損はないかと
2017年8月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ＡＩといっても非常に幅広いですが、
この書籍は数式も含めて網羅的に記載されおり、
エンジニアにとって参考書的な存在となります。
とりあえずＡＩの各技術を整理する意味でも必携かと。
何かの業務や案件に、どのＡＩを適用するかを判断する際の参考にはなりますが、
記載されている個々の要素の理解には、その分野の専門書が必要になります。
ただ、ＡＩ各技術の索引替わりには使用できます。
紙形式だとかさばる場合もあり、Kindleでも購入しました。
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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シュウ
5つ星のうち3.0 教科書的な本
2018年8月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
内容が学校の教科書みたいな本です。表紙を見て期待していた内容とは違ったためがっかりしました。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
ナチョスフォーティーフォー
5つ星のうち5.0 初心者にとってわかりやすいです
2019年11月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
G検定の教科書よりやや深いところまで説明がなされており 、G検定受験者に参考になります。
役に立った
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Sorp
5つ星のうち4.0 AIを本当に学びたいと思ったら必読
2017年7月8日に日本でレビュー済み
私は個人的にAIに興味があり、10年以上前から遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワークの書籍を買っていました。

しかしながら、それらの書籍では遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワークの位置づけに関しては良く分かりませんでした。
知識が中途半端に点在しているだけで、俯瞰的な視点からの網羅的な知識が無い状態だったのです。
なのでニューラルネットワークのXOR問題や中間層を複数設けられる事などは知っていたため、ディープラーニングが話題になった時は、「中間層が複数あるのは普通。みんな何を大騒ぎしてるのか？」と不思議に感じたくらいです。
その後、はじめての人工知能などの書籍を読む事で、ニューラルネットワークとディープラーニングの違いは何となく分かったけど、それでも一部モヤモヤする部分は残っていました。
数ヶ月前に会社で本書が購入されたので早速借りて読んで、恥ずかしながら遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワーク、そしてディープラーニングのそれぞれの背景と位置づけがやっと理解できました。

本書は他の方々も書いていますが、知識を網羅的に学ぶ事が出来ます。
知識は繋がって居ます。昔から「群盲象を撫でる」とか「芦ノ随から天井を覗く」などの言葉がありますが、全体像を把握する事で今までバラバラだった知識が繋がる事があります。

本書はタイトル通り教科書的な内容なので、個々の機械学習に関する説明も、基本的な数式の紹介等はあるものの深く突っ込んだ記述はありません。
本書を読んだからと言って機械学習のプログラミングが出来るようになる訳ではありません。
機械学習のフレームワークの具体的な使い方が載っている訳でもありません。
当たり前です。なにせ教科書ですから。
世の中の技術で、教科書に書いてあるレベルがそのまま現場で通用するなんて物はありません。
教科書に書いてあるのはあくまで原理であり、基本です。世の中は、その発展・応用が使われています。
しかし、AI技術の全体像や背景を知る事で、理解が深まる。それが本書の役割です。

ディープラーニングに端を発する近年のAIブームのお陰で、分かり易い内容の書籍が沢山出版されるようになりました。
しかし、当然ながらディープラーニングも万能ではありません。向き不向きがあります。
本書は道しるべであり、広域地図。何か違うと行き詰まった時にこそ、本書の知識が役立つのです。多分。

本書をお勧めする方々ですが、AIを学習する学生さんなら最初に読むのが一番だと思います。
また、他書を読んでAIに興味が出て来た方にもお勧めです。
他の入門書を読んでサンプルを動かして見たけど、今ひとつピンと来なかったと言う方は、本書を読んでみると意外と新しい発見があるかも知れません。

しかし、「ちょっと最近流行のAIって何か知りたい」と言う方には、お勧め出来ません。まず確実に途中で飽きると思います。なにせ教科書ですから。
逆に、AIで何かする訳じゃ無いけど一通り囓りたいと言う方には良いかも知れません。
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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