出版社内容情報
本書はAIを「開発」する人材だけでなく、「活用・設計・応用」できる人材の育成も重視しており、それぞれのレベルに合わせて理論と実装を段階的に学べる構成としています。
また、特に高卒・文系の方や初心者に対しては、数式への依存を抑えながらも、「AIのしくみの本質」を手を動かして学べるよう工夫しています。
具体的には、「コードをコピペして何回か実践→その手法がどのようなものかを知る→その手法の基礎理論は何かを知る」という流れで、数学やプログラムを専門的に学んだことがない企業人が活用できるものです。
【目次】
第1章 データサイエンスの中核のAIの変遷
第2章 多変量解析・時系列分析から機械学習
第3章 画像処理の深層学習と自然言語処理・音声処理
第4章 少量データ学習のAI
内容説明
本書はＡＩを「開発」する人材だけでなく、「活用・設計・応用」できる人材の育成も重視しており、それぞれのレベルに合わせて理論と実装を段階的に学べる構成としています。また、特に高卒・文系の方や初心者に対しては、数式への依存を抑えながらも、「ＡＩのしくみの本質」を手を動かして学べるよう工夫しています。具体的には、「コードをコピペして何回か実践→その手法がどのようなものかを知る→その手法の基礎理論は何かを知る」という流れで、数学やプログラムを専門的に学んだことがない企業人が活用できるものです。
目次
第１章 データサイエンスの中核のＡＩの変遷（ＡＩの誕生と現代のＡＩと未来；ＡＩで学び始めるための基礎知識）
第２章 多変量解析・時系列分析から機械学習（構造化データと非構造化データ；多変量解析；時系列分析；機械学習；進化的アルゴリズムと強化学習）
第３章 画像処理の深層学習と自然言語処理・音声処理（画像処理；自然言語処理；音声処理）
第４章 少量データ学習のＡＩ（大量データの深層学習から少量データ学習へ；少量データ学習）
ＡＰＰＥＮＤＩＸ（生成ＡＩを使って仕事を楽しく効率化！；Ｐｙｔｈｏｎコードとサンプルデータ）
著者等紹介
武藤佳恭［タケフジヨシヤス］
慶應義塾大学名誉教授、武蔵野大学データサイエンス学部 教授。工学博士。ニューラルネットワーク分野における国際的研究者であり、２０２４年に学術評価機関ＳｃｈｏｌａｒＧＰＳにて、Ｈｉｇｈｌｙ Ｒａｎｋｅｄ Ｓｃｈｏｌａｒ‐Ｌｉｆｅｔｉｍｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｓｐｅｃｉａｌｔｙ ｏｆ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋとして世界のトップクラスのＡＩ研究者として評価されている。また、世界大学ランキングを発表するＴｉｍｅｓ Ｈｉｇｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（ＴＨＥ）において、日本を代表する科学者の一人として選出。情報科学、ＡＩ、ネットワーク工学に関する多数の研究業績を有し、２００１年から香港政府の委員会技術顧問を務めるなど国際的に活動。さらに、「ＳＣＩＥＮＣＥ」、「ＮＡＴＵＲＥ」などの国際誌に常連的に寄稿するなど、学術界と産業界を結ぶ先駆的研究を続けている
和田尚之［ワダヒロシ］
技建開発株式会社教育センター長。工学博士、技術士、１級建築士、専門社会調査士。武藤佳恭研究室・特別研究員。宮城県気仙沼生まれ、東京・日本橋人形町で約３０年を過ごす。日本大学在学中に渡米、カリフォルニア大学バークレー校のＧａｒｒｅｔｔ Ｅｃｋｂｏ教授のオフィスで環境論を学ぶ。大学卒業後は、日本大学数理工学科・登坂宣好教授の研究室で、境界要素法（積分方程式法）を７年間研究。１９９８年に長野県安曇野に活動拠点を移す。２００３年、信州大学大学院工学系研究科博士後期課程を修了し、工学博士を取得（奥谷巖研究室：地域計画・交通論）。その後、地元大学で非常勤講師として、情報系科目の教育に従事。近年は、慶應義塾大学名誉教授、武蔵野大学データサイエンス学部教授・武藤佳恭氏とともに、自然エネルギー（薪ストーブ発電によるＬＥＤイルミネーションなど）を活用した地域活性化や、機械学習の普及啓発活動を行う。２００１年から機械学習・ＡＩの無償ボランティアで“まちの楽校”を基礎知識がなくても誰でもＡＩを使えるように非定期で開催。専門は地域学（自己組織化臨界状態理論）、数理学（データサイエンス・機械学習）（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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