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図解これだけは知っておきたいAI(人工知能)ビジネス入門

文系の人でもわかるように、AI(人工知能)ビジネスについて、図解を交えてわかりやすくまとめた一冊。
「人工知能は、最初はどんな技術だったのか」、「どのように進歩し、どんな問題を抱えていたのか」、「どうやって問題を克服し、進歩を続けたのか」、「進歩を続けた結果、これからどうなっていくのか」を、時系列に基礎知識から応用技術まで、ていねいに説明。
人工知能のウソとホントがスッキリわかる。

三津村 直貴

ISBN:978-4-415-32397-8
2017年08月28日発行
A5判 240ページ
価格 1,512円 (税込)

CONTENTS
<巻頭トピックス>
 ♦ 人工知能が世界に与える衝撃!
 ♦ 人工知能はさまざまな形で社会に溶け込み始めている!
 ♦ 人工知能で得する人、損する人
 ♦ 人工知能が得意なこと、苦手なこと
 ♦ 押さえておきたい!人工知能キーワード10  ほか

【CHAPTER1】 人工知能の始まりと最初の限界
  • 人工知能とは何だろう?
  • 人間の「知能」を機械で再現する試み
  • 汎用コンピュータの登場と神経細胞の解明
  • 人工知能の核「アルゴリズム」って何?
  • 人間の思考を記号化する形式主義的アプローチ
  • 脳を再現するニューラルネットワーク  ほか

【CHAPTER2】 自ら知識を学ぶ人工知能の登場
  • コンピュータの計算能力と記憶能力の飛躍的向上
  • 人工知能に常識を理解させる「知識表現」
  • 人工知能が利用できるデータとできないデータ
  • 知識を活かしたエキスパートシステムの隆盛
  • 人工知能に自ら概念を学ばせる試み
  • 知識を見出す技術「データマイニング」  ほか

【CHAPTER3】 インターネットとビッグデータによる変化
  • インターネットの普及とコンピュータのさらなる進化
  • チェスや将棋で人間を倒すまでに成長
  • 完全情報ゲームと不完全情報ゲーム
  • ビッグデータの登場と拡大
  • ビッグデータの活用と機械学習の進化
  • データを高度活用する検索エンジンとフィルタリング  ほか

【CHAPTER4】 ディープラーニングの登場
  • 再認識されたニューラルネットワーク
  • ネットワークの重みづけとバックプロパケーション
  • 多層化による可能性を示したネオコグニトロン
  • 多層化の壁を打ち破ったオートエンコーダのしくみ
  • ディープラーニングの誕生と特徴抽出能力
  • 画像認識に強さを見せたディープラーニング  ほか

【CHAPTER5】 現代の人工知能にできること
  • 監視カメラや医療現場で実用化が始まった画像認識技術
  • コールセンターで活躍する音声認識技術
  • 自然言語処理技術のさらなる進歩
  • アシスタントとして現実世界で活躍し始めた!
  • ディープラーニングで進化したリコメンド機能
  • 21世紀の金融フィンテックの広がり  ほか

【CHAPTER6】 各企業のアプローチ
  • 長い歴史を誇るIBMと最先端を走り続けるGoogle
  • Microsoftの企業向けサービスとAmazonの先駆的試み
  • データ量を活かすFacebookと個人情報保護に特化したApple
  • 日本の人工知能研究をリードするPreferred Networks
  • トヨタ、NTT、ソフトバンクの人工知能分野への進出  ほか

【CHAPTER7】 未来の人工知能がつくる世界
  • 次世代スーパーコンピュータは人工知能によって進化が加速する
  • スパコンを凌駕する?量子デジタル方式の可能性
  • 量子アナログ方式がディープラーニングに革命を起こす?
  • 人間の脳をハード面で再現するニューロコンピュータへの歩み
  • 人工知能も総合的な状況認識が可能になった!?  ほか

【CHAPTER8】 人工知能の未来とシンギュラリティ
  • 人工知能の実用化で人間の仕事はどうなる?
  • 人間に残される仕事と新しく生まれる仕事
  • 人工知能で私たちの働き方はどう変わるのか?
  • 人工知能が人間を超えるシンギュラリティとは?
  • シンギュラリティに必要な人工知能とは?  ほか

 ◇ AI関連用語さくいん
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