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出版社内容情報
本書では,独学することを前提に,AIとしてよく知られている分類,予測,画像認識,物体検出,自然言語処理などを,プログラムとイメージ図で解説しています.
難しい理論・数式の理解よりも,個々のAIの仕組みをイメージできるようなり,身の回りの問題を解決できるツールとしてAIを使えるようになることを目的としています.このため,AIに関する多くの技術を紹介しつつ,その仕組みをイメージ図を使って解説し,使い方はできるだけ省略しないように努めました.さらに,読者が自分の理解度を確認でき,スムーズにかつうまくAIを使いこなせるように,いくつかの基礎的な技術に関しては練習問題をつけてあります.
本書は月刊『Interface』誌2021年1月号~2023年5月号に掲載された,連載「AI自習ドリル」の内容を再編集,加筆しまとめたものです.
目次
第1部 押さえておきたい基本の「機械学習」(多くのデータを指定した数のグループに分けてくれる「k平均法」;たくさんの項目からなるデータを人間に分かりやすい形で表示してくれる「主成分分析」 ほか)
第2部 これだけ知っていれば大丈夫「ディープ・ラーニング」(心臓部「ニューラル・ネットワーク」を知る、動かす;画像認識や物体検出が得意な「畳み込みニューラル・ネットワーク」 ほか)
第3部 コンピュータが自分で試行錯誤して少しずつ賢くなる「強化学習」(人間vs.人工知能;人工知能vs.人工知能)
第4部 データ解析と最適化手法(アンケート分析でよく使われる「ポジ・ネガ解析、単純集計、クロス集計」;スライド・パズルとルート・パズル「網羅的探索」 ほか)
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