内容説明
キーワードベースで基礎知識やコア技術をわかりやすく理解できる！就職・転職を目指す学生やエンジニアから関連部門の営業やビジネスマンまで、技術の必須知識をまるごと理解！！
目次
１章 人工知能の基礎知識
２章 機械学習の基礎知識
３章 機械学習のプロセスとコア技術
４章 機械学習のアルゴリズム
５章 ディープラーニングの基礎知識
６章 ディープラーニングのプロセスとコア技術
７章 ディープラーニングのアルゴリズム
８章 システム開発と開発環境
著者等紹介
山口達輝［ヤマグチタツキ］
株式会社アイデミーエンジニア。Ａｉｄｅｍｙ Ｐｒｅｍｉｕｍ Ｐｌａｎにおいて、受講者に対する基本的な機械学習プログラミングの指南から、実践的な機械学習システムの実装までをフォローアップする
松田洋之［マツダヒロユキ］
株式会社アイデミーエンジニア。Ａｉｄｅｍｙ Ｐｒｅｍｉｕｍ Ｐｌａｎ受講者に対する質問回答・カウンセリングや、Ａｉｄｅｍｙの教材修正に携わる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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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。
nbhd
12
再読。とくにディープラーニング編をまじめに読む。まずは、数式なしで頭になじませることが大切、この本はそれに適したかっこうの教材だ。へへぇ～と驚いたのは、画像の「キャプション生成技術」がすでにけっこう進化しているということだ。たとえば、アイスホッケー選手がパックを取り合う画像には「Two hockey players are fighting over the puck.」とAIが勝手にキャプションを付ける技術が、すでにある。画像だけでなく、映像にも容易にキャプションを付けるようになっていくのだろうなあ。2023/12/19
nbhd
12
これまで知らなかったのだけど、ひとくちに機械学習といっても、ランダムフォレストとかLightGBMとかサポートベクターマシンとかとか、厨二心をくすぐるネーミングを持つさまざまな方法がある。コードを書いて、データを与えて、実行すれば、その機械学習をやって、結果を出力してくれるが、実際それらが入力データに対して何をしているのか、よくわからん、という問題が発生する。この本は、そんなブラックボックス化している機械学習が何をしているのかを数式なしにわかりやすく紹介していて、ハテナだらけの頭の中が整理されて良かった。2023/12/05
karutaroton
4
全体像がわかりやすくまとまってると思う。2024/01/02
わえ
3
機械学習やディープラーニングがどういったものか、数式なく言葉だけで理解したい人向け。どういった技術があるのかなど、全体を俯瞰できた。一方で数式やプログラムを使う具体的な技術のことは何もわからなかった。これから機械学習やディープラーニングをやっていく人が最初にさっと読む本として良い。この本を読んだらオライリー・ジャパンの本などに進めば良いでしょう。2022/04/15
ひろっく
1
大学3年時、AIの勉強をしたことをきっかけに購入したが今日まで読んでいなかった本。機械学習・ディープラーニングについて概要から仕組みが書かれている。この図解即戦力シリーズ安定のオールカラーの図＋平易な説明のおかげで、久しぶりに機械学習の本を読んだ身でも理解出来た。特に、G検定受検時に苦戦したディープラーニングの箇所については、正直G検定公式テキストよりわかりやすいと感じた。2024/07/19
