内容説明
初期AIからニューラルネットワークの登場、機械学習、現代の大規模言語モデルまでAIの進化の歴史と技術的背景がわかる
『How AI Works: From Sorcery to Science』（No Starch Press）日本語版。
初期AI研究の歴史、ニューラルネットワーク（NN）の登場、AI研究の急進までの経緯を紐解き、NNを用いた機械学習の仕組み、ChatGPTなどのような大規模言語モデル（LLM）の技術的な背景、現代のAIの能力や社会に及ぼす影響までを複雑な数式を使わずにやさしく解説しています。
第1章: さあ出発: AIとは何か
第2章: なぜ今？ AIの歴史
第3章: 古典的なモデル: 昔の機械学習
第4章: ニューラルネットワーク: 脳のようなAI
第5章: 畳み込みニューラルネットワーク: 見ることを学習するAI
第6章: 生成AI: 創造力を得たAI
第7章: 大規模言語モデル: ついに本物のAI？
第8章: 考察: AIというものが持つ意味
日本語版付録 日本におけるAI動向（寄稿 三宅陽一郎）／プロンプトとLLMの返答 原文
用語集
参考資料
●著者：Ronald T. Kneusel
2003年から機械学習の仕事に携わり、2016年にコロラド大学ボルダー校で機械学習の博士号を取得。本書以外に『Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction』（No Starch Press, 2021）、『Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks』（No Starch Press, 2021）、『Strange Code: Esoteric Languages That Make Programming Fun Again』（No Starch Press, 2022、邦訳『ストレンジコード』［水野貴明訳竹迫良範監訳、秀和システム、2024］）、『Numbers and Computers』（Springer, 2017）、『Random Numbers and Computers』（Springer,2018）の5冊の本を執筆。
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目次
第1章: さあ出発: AIとは何か
第2章: なぜ今？ AIの歴史
第3章: 古典的なモデル: 昔の機械学習
第4章: ニューラルネットワーク: 脳のようなAI
第5章: 畳み込みニューラルネットワーク: 見ることを学習するAI
第6章: 生成AI: 創造力を得たAI
第7章: 大規模言語モデル: ついに本物のAI？
第8章: 考察: AIというものが持つ意味
日本語版付録 日本におけるAI動向（寄稿 三宅陽一郎）／プロンプトとLLMの返答 原文
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