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内容説明
インターネットに遅れること20年、ディープラーニングは、
「汎用目的技術」の1つとして、あらゆる産業を変えていくとみられています。
汎用目的技術とは、古くは動物の家畜化、車輪、印刷の発明から、鉄道、電気、
自動車、インターネットまで「原理は単純で汎用的でさまざまなことに利用できる」
技術のことをいいます。
本書は、ディープラーニングが与えるインパクトを事例を基に解説します。
第1章では、東京大学大学院工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏が描く
「ディープラーニングをベースにしたAIの技術的発展」（ロードマップ）を解説。
第2～5章ではこのロードマップを基に国内の先進事例を分類して紹介していきます。
カツ丼の盛り付けを判定、泳ぐマグロの数を数える、クリーニング衣類を判別、
文章の校閲、河川の護岸の傷判定、送電線の異常検知、道路下の空洞を探る、
タクシーの乗客数予測、テレビCMの効果を予測、お弁当の盛り付け、重機で自動掘削、
白黒映像の色付け、仮想アイドル画像の生成、プロ並みアナウンサー、人の話し方を
まねる……続々登場する、こうしたディープラーニングの驚異の活用法が分かります。
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。
vinlandmbit
41
2018年10月頃のディープラーニングの実態ある実業活用事例集。何よりも事例しゆが豊富で一つ一つ詳しく掲載してくれていて、これを起点により深掘り出来そうなのでこれからにも活かせそうです。2019/06/17
Kentaro
26
タクシーの乗客予測、カツ丼の盛り付けの判定、泳ぐ養殖マグロの数え上げ、手話の通訳、送電線の異常検知、文章の校閲、白黒映像の自動色付け、仮想アイドル画像の生成、プロ並みのアナウンサー。これらが、日本企業のディープラーニング活用事例の一部だ。ＡＩ活用の予算をどれくらい見込めばよいのか。現在市場が形成されつつある段階で、決まった相場がないからだ。また、ＡＩシステムの開発は、運用して試行錯誤を重ねて改修、再学習を進めるものである。ビジネスに与えるインパクトと、かけるコスト。両者を天秤にかけて、投資判断すべきだ。2019/03/27
とーんぷーん
13
活用事例とともに、使用したフレームワークやアルゴリズム、問題点等も記述してあり、専門家でなくてもわかるような構成。経営者がAIを使うとしたら、この様な一般的な知識は必要だろうな。AIを活用するには、なんのためにやるのかを明確にしないと、AIの為に何か仕事を探すみたいな本末転倒になってしまうのだろう。成熟してきている画像認識を採用する所が多いのと、アイドル顔の自動生成とか、ニュースを読む「荒木ゆい」は面白かった。大手に頼まなくても、自力でやっている会社があるのは心強いな。2020/04/10
Yuichiro Komiya
12
ディープラーニングのビジネス活用例(2018)。Amazon goだけでなく、いろいろな企業で無人店舗の取り組みが始まっているのには驚いた。インターネットと異なり、AIの活用には技術的なハードルがあるため、数年後にはAIを活用している企業とそうでない企業で、明確な差が生まれてくるだろう。2018/11/25
Hiroo Shimoda
7
事例たっぷりで理解が進む。画像認識によるインフラ管理とか面白いよなぁ。G検定受けようかな…2019/08/22
