Ｔｈｉｎｋ ＩＴ Ｂｏｏｋｓ エンジニアのためのＡＩ入門

Ｔｈｉｎｋ ＩＴ編集部【編】

インプレス（2017/07発売）

• サイズ A5判／ページ数 224p／高さ 21cm
• 商品コード 9784295001546
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

本書は、Think ITの特集記事「ディープラーニング・人工知能最前線」の内容をまとめ、加筆して書籍化したものです。これから業務でディープラーニングやAIに携わる必要（可能性）がある技術者に向け、基礎知識から様々な業種の利用事例、ディープランニング・人工知能の最前線で活躍する技術者の紹介など、1冊で幅広く網羅した書籍となっています。【本書の特徴】・ディープランニングやAI、機械学習の「今」がわかる・様々な業種（分野）の事例がわかる、まとめて読める（7業種）・AI関連の技術者として目指すべきキャリアパスが参考になる

内容説明

第１～３次ＡＩブーム、ニューラルネットワーク、シンギュラリティ、ディープラーニング、機械学習など、ＡＩの歴史と主要な要素技術がわかる！ゲーム、医療、金融（株式・ＥＣ）、Ｗｅｂ、不動産、広告の各業界から事例を紹介。全７分野の活用事例を詳細解説！現場の技術者からスタートアップ起業家まで、ＡＩの最前線で活躍する技術者たちのキャリアパスがわかる！

目次

第１部　概要編・技術者なら押さえておきたいＡＩ・ディープラーニングの基礎知識
第２部　事例編・ＡＩ最前線の現場から―業界別ＡＩへの取り組み（サイバーエージェント―アドテクスタジオ「ＡＩ　Ｌａｂ」；ＧＭＯペパボ―「なめらかなシステム」；スクウェア・エニックス―デジタルゲームのための人工知能入門；学びｉｎｇ―ロボアドバイザー１号「巫（かんなぎ）」
ｉｅｔｔｙ―「オンライン接客」実現のためのＡＩ
Ｓｔｒｉｐｅ―機械学習を用いた不正使用検出の基礎
エクサインテリジェンス―心臓ＭＲＩ検査の診断支援、「医療×ＡＩ」への取り組み）
第３部　人材編・ＡＩの最前線で活躍する技術者たち（ディープラーニングの習得にはスクラッチでの実装が効果的；急増するデータ分析ニーズに「１プロジェクト３か月」設定で解答を出す；データ収集にはオープンソース化よりＡＰＩ提供が適している―リクルート「Ａ３ＲＴ」無料公開の裏側）

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[ニョンブーチョッパー]

★★☆☆☆ 各分野でのAI活用事例が書かれている。深い部分まで触れているので、コアな読者には良いかもしれないけれど、そうでもない読者にはちょっと深すぎる感じ。目についたキーワードを拾い読みする感じで。

2018/10/11

[たいそ]

2017年。概要編と、スクウェア・エニックスの「デジタルゲームのための人工知能入門」が参考になった。CNN、RNN、特徴量、sigmoid関数、ReLU、フォワードプロパゲーション、誤差逆伝播法、といった用語や、「学習」とは何かについて知ることはできたが、数式やプログラムには触れられていないので、すぐに何かできるという感じではないかな。「技術は技術のみで完結するのではなく、そのアウトプットが社会の役に立たなければならない。」

2018/01/16

[坂田 哲朗]

Google DeepMind や facebook AI Research ではディープラーニングのモデル開発の人材とは別に、そのモデルをアプリケーションに落とし込むチームがあるとのこと。日本企業がこうした研究開発のスピード差を埋めるのは楽ではないけれど、ロボットやセンサーとアプリケーションが一体となったところでアドバンテージを握る分野が生まれるかもしれない。分析機器とのインターフェースやサーバーサイドアプリケーションをやってきた自分としては、詳細の応用技術を磨いていきたいと思いました。

2017/08/21

[でろり～ん]

ん～。特にエンジニアに向けた内容には感じませんでした。ＡＩが世の中に浸透していくことは明らかなんでしょうし、どこの国でもそれなりにその分野を進捗させていることも間違いないことなんでしょう。いつものことながら、日本という国が新しい分野で初めから先頭を走り続けることはなく、世界的な成果をどこかの国があげてからオットリガタナ、っていうことにはＡＩ分野も変わらないらしいですねえ、という感想しか持てませんでした。実践者の人たちには大いにガムバッテ欲しいところです。ふれー、ふれー。

2017/08/02

[Akira Fujiu]

事例が結構載っててよかった。

2018/04/06