おうちで学べる人工知能のきほん（東中 竜一郎）｜翔泳社の本
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おうちで学べる人工知能のきほん

著

形式：
書籍
発売日：
ISBN：
9784798151533
定価：
2,178円（本体1,980円＋税10%）
仕様：
A5・336ページ
カテゴリ：
人工知能・機械学習
キーワード：
#プログラミング,#開発手法,#データ・データベース,#ビジネスIT
シリーズ：
おうちで学べる
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身近なものから
人工知能の仕組みと活用方法が
「全部」わかる！

【こんな人におすすめ】
・自分のビジネス分野に人工知能を導入したい人
・人工知能を仕組みから学びなおしたいエンジニア
・人工知能の入門書を読んで挫折した人

【書籍の内容】
これまでに数度のブームを経てきた「人工知能」ですが、
「ディープラーニング」の登場により、再び注目を集めています。

また、テクノロジーの進化により、私たちの身の回りにも
人工知能を活用したアプリケーションやサービスが浸透してきました。

また、AlphaGoの登場などにより、今や、人工知能は
単なる研究対象としてだけではなく、広く社会認知度が高まっています。

本書では、スマホのアプリやWebサイトなど、身の回りのものから
人工知能の基本的な「仕組み」を学び、
「自分のかかわるビジネスに人工知能を応用するきっかけを掴む」
ことを目標としています。

これから人工知能に関連した開発を行いたいエンジニアはもちろん、
他の入門書などを読んで挫折した人の学び直しや、一般のビジネスマンにも最適な入門書です。

【目次】
Chapter 01 知能って何だろう～知能は「脳」だけに関係する？～
Chapter 02 人工知能の基礎知識を学ぼう～これまでの歴史やビジネスへの応用～
Chapter 03 人工知能に探索させよう～人工知能の根幹を成す仕組み～
Chapter 04 人工知能に知識を教え込もう～知識の様々な表現方法～
Chapter 05 人工知能に学習させよう～未来を切り開く「学習」の仕組み～
Chapter 06 人工知能に言語処理をさせてみよう～人間の言葉を扱う仕組み～
Chapter 07 人工知能に対話させよう～人間のように対話するには？～

Chapter 01 知能って何だろう～知能は「脳」だけに関係する？～
Chapter 02 人工知能の基礎知識を学ぼう～これまでの歴史やビジネスへの応用～
Chapter 03 人工知能に探索させよう～人工知能の根幹を成す仕組み～
Chapter 04 人工知能に知識を教え込もう～知識の様々な表現方法～
Chapter 05 人工知能に学習させよう～未来を切り開く「学習」の仕組み～
Chapter 06 人工知能に言語処理をさせてみよう～人間の言葉を扱う仕組み～
Chapter 07 人工知能に対話させよう～人間のように対話するには？～

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最終更新日:2018年02月06日
ページ数 内容 書籍修正刷 電子書籍訂正 発生刷 登録日
257
下から3行目
誤 （検索をダブルクオートで囲った検索）
正 （検索キーワードをダブルクオートで囲った検索）
備
考		 電書（リフロー）の場合は、6-1-3項の「統計的な手法の仕組み」の6つめの段落が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.02.06
278
1行目
誤 思います。backup state を使うことによって、このような切り替えが実現されています。
正 現されています。
備
考		 p.277の最下行との重複分を削除

電書（リフロー）の場合は、6-1-4項の図24の上にある段落が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.02.06
317
「発話理解」の3行目
誤 紹介した発語行為に
正 紹介した発話行為に
備
考		 電書（リフロー）の場合は、7-1-3項の図12の下にある段落が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.02.06
331
「CoffeeBreak」の2行目
誤 パラ言語が存在します。
正 パラ言語情報が存在します。
備
考		 電書（リフロー）の場合は、7-1-4項の「CoffeeBreak」が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.02.06

感想・レビュー

maimai さん

2020-08-26

ニューラルネットワーク、機械学習、深層学習等いま話題になっている人工知能に関する事柄が学べる本です。人間のシナプス等の神経回路を模倣して機械自身が学習をしていくというもの。本を読んでみて人間って何なんだろうと思いました。私たち自身の意思や学習がロボットに模倣可能ということは人工知能は私たち人間の意思が宿った第二の人間なのかもしれませんね。AIに関する倫理や議論は今後ますます活発になっていくものだと予想されますが、私たち自身の倫理道徳を改める必要性があるのではないかと考えます。AIか…今後どうなるのかな

まるか さん

2019-08-12

機械学習の基礎的な仕組みを関数を使いながらしっかり解説。関数はかっ飛ばしたけれど、仕組みが多少分かっていたほうが使途を正しくイメージできる、程度の理解度でよければ充分。決定木学習はエントロピーを最小にするんだ、というのが今回のハイライト！最小二乗法で微分しながら誤差を最小化するとか、カテゴリに入る確率を比較して高い方を正とする単純ベイズ分類器等、数学もっとわかってたらより深く理解できるのにという飢餓感がよい。

ireadertj さん

2018-03-17

最後の方は流し読みになってしまった。 現在の第３次人工知能ブームの代表であるディープラーニングのところがもっと欲しかった。 あと、本題に入る前の、前提の話がどの章も長かった。 わかりやすくはあるのだが、（わかりやすくするためだとも思うが）本当に気になるところまで正直飽きてしまう。

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