この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの実装を通じて理解を深めます。また、ハイパーパラメータの設定やBatch Normalization、Dropout、Adamなどの最新技術、さらには自動運転や画像生成などの応用例についても触れています。著者は斎藤康毅氏で、コンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事しています。

著者松尾豊は、日本の人工知能研究の第一人者として、最新技術「ディープラーニング」の進展とその影響を探求し、知能や人間の本質について問い直します。本書では、人工知能の歴史やブームを振り返りながら、技術の進化が人類にもたらす可能性と危機について論じています。

『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

本書『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』は、機械学習の理論とPythonによる実践を解説するベストセラーの第3版です。分類、回帰、深層学習、強化学習など幅広いトピックをカバーし、最新のPythonライブラリに対応しています。特に、敵対的生成ネットワークと強化学習の新章を追加し、従来の内容を刷新しました。機械学習の理解を深めるための実用的な一冊です。

ヨシュア・ベンジオ スチュアート・J・ラッセル ジェフリー・ヒントン ニック・ボストロム ヤン・ルカン フェイフェイ・リー デミス・ハサビス アンドリュー・エン ラナ・エル・カリウビ レイ・カーツワイル ダニエラ・ルス ジェイムズ・マニカ ゲアリー・マーカス バーバラ・J・グロース ジュディア・パール ジェフリー・ディーン ダフニー・コラー デイヴィッド・フェルッチ ロドニー・ブルックス シンシア・ブリジール ジョシュア・テネンバウム オーレン・エツィオーニ ブライアン・ジョンソン

本書は、数学が苦手な方でも機械学習を楽しく学べる入門書です。プログラマのアヤノと友達のミオの会話を通じて、機械学習の基本や実践方法を説明します。内容は、機械学習の重要性、回帰や分類の手法、モデルの評価、Pythonでの実装まで幅広くカバーし、数式も分かりやすく解説しています。特に、数式が苦手な方に配慮した内容になっています。著者はLINE Fukuokaのデータエンジニアで、実務経験を基にした知識を提供しています。

この書籍は、人工知能プログラミングに必要な数学を基礎から優しく学べる参考書です。著者は「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者で、数学に苦手意識がある人でも理解できる内容になっています。基本的な数学から微分、線形代数、確率・統計を学び、実践編では住宅価格の推定や自然言語処理、手書き数字認識などの具体的な例を通じて理解を深めます。対象読者は、AIアルゴリズムを学びたいが数学に不安がある人々です。

本書は、人工知能（AI）の最新の進展や活用方法、未解決の問題、潜在的な利益とリスク、科学的・哲学的な視点をわかりやすく解説したAI解説本です。著者は、AIの仕組みや実用性を深く掘り下げ、正確かつ明瞭な記述を提供しています。内容は、AIの歴史、機械学習、自然言語処理、倫理的問題など多岐にわたり、読者はAIの利点と脆弱性について理解を深めることができます。著者はコンピューター科学の専門家で、AIに関する豊富な知識を持っています。

本書は、ディープラーニングの実用化に向けた最新の動向と事例を紹介するもので、国内35社の具体例を通じてその活用方法や課題を解説しています。東京大学の松尾豊氏による技術的発展のロードマップを基に、業務効率化や新規事業創出に役立つ情報を提供。各章では、単純作業の自動化から異常検知、ロボットや自動運転技術、さらには創作業務への応用まで幅広くカバーしています。また、ビジネス活用に関するQ&Aも含まれ、企業の導入に役立つ内容となっています。

ディープラーニングの仕組み、言語や概念、映像を機械が理解する、ベイジアンネットと大脳皮質、なぜ人の常識は機械にとって難しい?汎用人工知能の実現への課題、どうすればうまく応用できるのか?応用が進む今の時代、改めて人工知能技術の全体像を見てみる。 第1章 人工知能はこうして生まれた 第2章 人工知能を体感してみよう 第3章 人工知能を支える基礎技術 第4章 人工知能はどう応用されているのか? 第5章 ディープラーニングは何がすごいのか? 第6章 人工知能の未解決問題と突破策 第7章 人工知能が溶け込んだ社会の将来像

本書は、AIの限界と人間の教育の問題を探る内容で、特に「東ロボくん」がMARCHクラスには合格したものの東大には入れなかった事例を通じて、AIが得意とすることと苦手とすることを考察しています。全国の読解力調査によると、多くの中高校生が教科書の文章を理解できておらず、将来的にAIに仕事を奪われる危険性が指摘されています。著者は、教育の改善が必要であるとし、最終章で専門家としての提言を行っています。

本書は、日本ディープラーニング協会が監修し、ディープラーニングをビジネスに活用するための実践的な知識と事例を紹介しています。特に「ディープラーニングビジネス活用アワード」の受賞プロジェクト6件を詳細にケーススタディとして取り上げています。事例には、キユーピーのAI食品原料検査装置や楽天の自動翻訳プロジェクトなどが含まれ、効果を4つのカテゴリ（商品開発、消費者対応、働き方改革、社会課題解決）に分けて説明しています。また、松尾豊理事長による「ディープラーニング技術年表」も収録されており、技術的なアドバイスが提供されています。

急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 Streamlitで手軽にAI技術を活用！あなたはＡＩを使えているのか？生成AI“ChatGPT”や画像生成AI“DALL・E”などの最近話題のＡＩを扱うスキルを体験学習!!データサイエンティスト・マーケッター 必須のスキル!!---本書は、急速に使えるようになってきたAI技術を使用するテクニックを学ぶ書籍です。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。昨今は便利なオープンソースや機能が誰でも使えるように公開されています。それらを活用してAIプログラミングを学び、AIプログラミングのスキルを獲得しましょう。 ■ 0　序　章 0-1　AIを活用するとは何か 0-2　プログラミング環境を整えよう 0-3　ウォーミングアップ：streamlitを使って計算アプリをつくってみよう！ streamlitを起動してみよう 簡単な掛け算アプリを作成してみよう 掛け算/足し算を選択できるようにアプリを拡張しよう コラム①：教育者という立場から見た本書の魅力 ■ 1　人やモノを検知するAIでアプリを作ってみよう 1-1　物体検知アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 物体検知を実装しよう 人数を計測して出力しよう 動画から人数計測結果をグラフとして出力しよう 1-2　物体検知AIを紐解こう 画像データを扱ってみよう 動画データを扱ってみよう 画像の物体検知を行って物体検知AIの中身を知ろう 物体検知のパラメータを変えて出力させてみよう 写っている人の数を数えてみよう ■ 2　骨格や顔の部位を推定するAIでアプリを作ってみよう 2-1　骨格推定アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 骨格推定機能を実装しよう 骨格推定を活用してどちらの手を挙げているか検知してみよう 顔の部位を推定するアプリを作ってみよう 顔の部位を推定して目線を判定するアプリを作ってみよう 2-2　骨格顔推定AIを紐解こう 骨格推定AIの中身を知ろう 複数のデータを骨格推定してAIの予測結果を理解しよう 顔の部位推定AIの中身を知ろう ■ 3　写真の画風を変えるAIでアプリを作ってみよう 3-1　写真の画風を変えるアプリを作成しよう 2つの画像読み込み機能を作成しよう 画風変換機能を実装しよう アニメ風画像に変換するアプリを作ってみよう アニメ風画像に変換するアプリを改良してみよう 3-2　画風変換AIを紐解こう 画風変換AIへの入力データを知ろう 画風変換AIを実行しよう アニメ風変換AIを見てみよう コラム②：対談「教育現場でどう役に立つのか？」 ■ 4　テキストを単語に分割するAIでアプリを作ってみよう 4-1　どんな単語が含まれているか可視化するアプリを作成しよう 文字を入力できるようにしよう 単語を分割してみよう 単語に関する情報を抽出してアプリを拡張しよう CSVに書かれている文章の中身を可視化するアプリに拡張しよう 4-2　形態素解析を紐解こう 形態素解析をやってみよう 係り受け/固有表現抽出をやってみよう 形態素解析をつかいこなそう ■ 5　類似文章を検索するAIでアプリを作ってみよう 5-1　類似文章を検索するアプリを作成しよう 2つの文章の類似度を測定するアプリを作成しよう 類似文章を検索するアプリに拡張しよう 5-2　言語系AIによる文章の特徴量化と類似度計算を紐解こう 単語集計で文章を特徴量化してみよう 単語分散表現による特徴量化を体験しよう コラム③：対談「子どもたちに向けて」 ■ 6　OpenAIのGPTを活用したアプリを作ってみよう 6-1　GPTを活用したアプリを作成してみよう GPTの基本知識を押さえよう OpenAIのAPIを使用する準備を整えよう プログラムを生成してくれるアプリを作成しよう 6-2　GPTの利用方法について深堀りしてみよう GPT3.5モデルの特徴を確認しよう パラメータによる違いを確認しよう 様々な利用用途を試してみる API単体で利用する場合の留意点を押さえよう ■ 7　OpenAIの画像生成AIを活用したアプリを作ってみよう 7-1　画像を生成するアプリを作成しよう OpenAIの画像生成に関する基本知識を押さえよう 画像を生成してくれるアプリを作成しよう GPTと組み合わせたアプリに拡張しよう 7-2　画像生成（DALL・E）の利用方法について深堀りしてみよう 画像生成の基本的な使い方を押さえよう 画像生成のやり方を変えてみよう 言語の入れ方や種類を工夫してみよう コラム④：対談「プログラミングを他業種の人が習得する」

この書籍は、人工知能（AI）の進化が経済、社会、政治に与える影響を探求しています。著者は、AIが人間の頭脳に追いつく2030年までに多くの職業が失われる可能性があり、最大で人口の9割が失業する恐れがあると警告します。これに対処するため、著者はベーシックインカム（BI）の導入を提唱し、社会保障を一元化して全ての人に生活保障を提供する必要性を論じています。AIの未来とそれに伴う社会の変化について、経済学者が考察を行っています。

本書は、ディープラーニングと人工知能（AI）、機械学習の違いを解説し、AIがビジネスに与える影響を探ります。グーグルのエンジニアへの取材を基に、AIの実用例や将来のビジネスの変化を具体的に紹介。ディープラーニングの仕組みや活用事例、業務効率化の取り組み、将来の展望についても触れています。AIが日常生活や経済活動を改善する可能性を示す内容です。

産業構造や企業戦略にインパクトを与える人工知能（ＡＩ）。米国における先端企業の実例や日本企業の取り組みを中心取材・紹介する。 ビジネスパーソンに役立つＡＩ解説書の決定版！ なぜ、これからの企業経営にＡＩ戦略が必要なのか？ ＡＩを導入しないままだと、どうなってしまうのか？ 実際にＡＩをビジネスへ生かすために必要なこととは何か？ 海外、国内企業の先進事例をケーススタディで解説しつつ、 ＡＩの可能性を探る、知的興奮に満ちた一冊。 ■天才棋士・羽生善治氏vs.ＡＩ研究の第一人者・松尾豊氏がスペシャル対談 「ディープラーニングの先の未来で起きること」 まさに“最高頭脳”同士の対談！松尾氏には、最新のＡＩで何ができるか、そしてこれから何が起こるかなどの疑問を直撃。羽生氏にはコンピュータ将棋と戦う、トーナメント戦への参戦を決めた決意などを訊きながら、わかりやすく“ＡＩ革命”を解きほぐしてもらいます。 ■海外企業の戦略はこれだ ・グーグルの現地取材、ＧＥ、マイクロソフト、シーメンス、ボッシュの戦略検証によって、世界先進企業が経営戦略へ、ＡＩをどう取り入れようとしているのかを浮き彫りにします。 ・オープン戦略、ＩｏＴ、インダストリー4.0など、“今”を理解するために必要なキーワードを完全網羅。 ・フィンテック革命とは何か？－欧米ではベンチャー企業がＡＩを使うことで、新たな金融サービスを生み出しています。日本にも影響を広げつつある、その変化について解説します。 ■日本企業最前線 ・トヨタ自動車、ＮＥＣ、富士通、日立製作所、ＮＴＴグループ、ソフトバンクグループ、コマツ、ヤフーなど、ＡＩを経営戦略に活用する企業を、東洋経済記者が徹底取材します。あなたの会社の参考になるケーススタディがあるかもしれません。 ・プリファードネットワークスなど、世界が注目する日本発ベンチャーが登場。 ・アルファ碁“圧勝”の理由とは？　ＡＩは作家になれるか？　などコラムも充実。 ・山田誠二・人工知能学会会長　などインタビューも読み応えがあります。 ■機械と共存するために ・ＡＩによる金融支配、人間の雇用代替の脅威が指摘される中、人間がＡＩと共存するためには何が必要か、分析します。 ■これで完璧！ＡＩブックガイド ・本書執筆陣の推薦などをもとに編集部が選んだ必読の14冊を紹介します。

この書籍は、人工知能（AI）と人間の共存について考察し、知性の認識や人間の生き方を探る内容です。三部構成で、第一部ではAIの歴史やディープラーニングの進展を解説。第二部ではAIが世界の見方に与える影響を論じ、第三部ではAIと人間社会の関係や自由主義の課題について考察します。著者はそれぞれ異なる専門分野から、AIの進展がもたらす新しい時代の教養について議論します。

本書は、AI社会における職業の不安を解消し、文系の人がAIを活用してキャリアアップするための実践トレーニング本です。専門用語を最小限に抑え、多様な業種別事例を通じてAIとの共働きスキルを身につける方法を紹介しています。内容は、AI社会での職の保持、文系向けのAIキャリア、AIの基本理解、企画力の向上、業種別事例の紹介などを含んでおり、特に文系のAI人材が社会に与える影響に焦点を当てています。著者はAIビジネスの推進に取り組む専門家です。

この書籍は、数学の知識がなくても理解できる機械学習の入門書で、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いた実践的な解説が特徴です。著者はscikit-learnの開発に関わる専門家で、実践から理論へと学ぶスタイルを採用しています。特に「特徴量エンジニアリング」や「モデルの評価と改善」に焦点を当てており、従来の解説書にはない内容を提供しています。目次には教師あり学習、教師なし学習、データ処理などが含まれています。著者は機械学習の専門家で、産業界や学術界での経験があります。

この書籍は、機械学習とディープラーニングの基本を図解形式で解説しており、エンジニア1年生や関連企業への就職・転職を目指す人に最適です。内容は、人工知能の基礎、機械学習とディープラーニングのプロセス、アルゴリズム、システム開発環境に関する知識を包括的に学べる構成になっています。著者は、実践的な機械学習システムの実装をサポートする専門家です。

本書は、プログラミング初心者向けにリニューアルされた「いちばんやさしいPythonの本」で、最新のPython 3に完全対応しています。イラストやサンプルが豊富で、オブジェクト指向やWebアプリ開発、データ処理の基本も学べます。新たに2章が追加され、プログラミングの楽しさと効率化の重要性を伝え、読者がスキルを身につける手助けをします。著者は東京大学の辻真吾氏で、Pythonの普及活動にも力を入れています。

本書は、ディープラーニングを一から学びたい人向けに、数学的表現を避けて実践的なコードを用いて基本概念を解説します。著者はKerasの開発者で、TensorFlowをバックエンドに使用。内容は、ディープラーニングの基礎から始まり、コンピュータビジョンや自然言語処理の応用例まで幅広くカバー。最終的には、ディープラーニングの適用可能性や限界を理解できるようになります。

本書は、ディープラーニングの理解に必要な数学を高校1年生レベルからやさしく解説し、最短コースで学べる内容です。微分、ベクトル、行列、確率などの必要最低限の数学を特製のマップで整理し、実際に動かせるコードをJupyter Notebook形式で提供します。内容は機械学習入門から始まり、理論編、実践編、発展編に分かれており、ディープラーニングの動作原理を深く理解できることを目指しています。

本書は、機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いてわかりやすく解説した入門書です。17種類のアルゴリズムを紹介し、各アルゴリズムの仕組みや使用方法、注意点を詳述しています。Pythonを用いたコードも掲載されており、実際に試しながら学ぶことができます。機械学習を学ぶ初心者や業務で利用している方にも役立つ内容となっています。

この書籍は、人工知能（AI）の全体像を理解し、5年後の活用イメージを掴むための内容です。3部構成で、第一部ではAIの基礎知識、第二部では機械学習のアルゴリズム、第三部ではビジネスにおけるAIの活用法を学びます。著者の梅田弘之は、システムインテグレータの代表であり、AIを活用した新しいプロダクトやサービスの開発に取り組んでいます。

この書籍は、AIが人類にもたらす影響について探求し、脅威と福音の両面を考察しています。著者は、AIの自律的な動きや自動化の進展を解説し、AI教育の重要性や未来の共存の可能性についても論じています。内容は、自律世界の到来やAIの役割、そして人間との関係性に焦点を当てています。著者は、技術とビジネスの専門家であり、AIの進化がもたらす社会の変革に関する洞察を提供しています。

これからの時代を生きるすべての人、必読！ ■■同僚に、上司に、取引先に、面接官に、 子供に、親に、知人に、 【AI（人工知能）ってなんですか？】と 聞かれたら、あなたは答えられますか？■■ 今や新聞やテレビで「AI（エーアイ）」（人工知能）という言葉を 見聞きしない日はありません。 「AIに仕事を奪われる」というフレーズもよく聞きます。 ですが、いざAIって何？と聞かれても、 「人工の知能って…？　何でもできるロボットみたいなもの…？」と しどろもどろになってしまう人が多いでしょう。 本書は、やさしい文章とイラストで、AIってなあに？というところから AIの歴史、機械学習、ディープラーニングなど、AIのキホンを最初から解説します。 数式なし、専門用語なし！　【誰でも・ゼッタイ】わかります。 それでいて、「機械学習」や「ディープラーニング」といった一歩踏み込んだ部分も説明し、 さらに実際にAIを仕事で活かすヒントになるような具体的なことも紹介します。 また、PART2では「AIとシゴト」と題して、 AIでこれからの仕事はどう変わるかを説明します。 そして実際にAIの導入で変わった・変わっていく仕事の一部 （コールセンター、教師、医師、農家、秘書…等々）を、 実例を挙げて解説しています。 人工知能を知りたいけれど、IT系ではない人、普通の入門書でも挫折してしまった人、 かたい文章を読み慣れない人、就職活動中の学生さん、転職を考えている社会人の方、 子供の将来の職業を憂う親御さんなど、とにかく【普通の人向けのAI入門書】です。 これからの時代を生きるすべての人、必読です！ ※本書はIT Search+で好評連載中の「教えてカナコさん！ これならわかるAI入門」 をもとに大幅加筆し（PART2はすべて書きおろし）、書籍化したものです。 https://news.mynavi.jp/itsearch/series/solution/_ai.html PART1　AIのキホン 　CHAPTER 01　AIってなあに？ 　CHAPTER 02　身近に存在するAI 　CHAPTER 03　AIが得意なこと・苦手なこと 　CHAPTER 04　AIの歴史 　CHAPTER 05　AIはなにをやってるの？ 　CHAPTER 06　機械学習ってなあに？ 　CHAPTER 07　ディープラーニングってなあに？ 　CHAPTER 08　AIが学習するってどういうこと？ 　CHAPTER 09　AIを使ってみよう！ PART2　AIとシゴト 　CHAPTER 01　AIで仕事はどう変わる？ 　CHAPTER 02　問い合わせ窓口／コールセンター 　CHAPTER 03　料理研究家 　CHAPTER 04　アナウンサー／声優 　CHAPTER 05　保育士／教師／塾講師 　CHAPTER 06　小説家 　CHAPTER 07　アニメーター 　CHAPTER 08　医師 　CHAPTER 09　農家 　CHAPTER 10　秘書 　CHAPTER 11　翻訳家 　CHAPTER 12　これからのAIと仕事

二〇一六年三月、人工知能の囲碁プログラム「アルファ碁」が世界ランクの棋士を破った。羽生善治は、その勝利の要因を、「人工知能が、人間と同じ"引き算"の思考を始めた」とする。もはや人間は人工知能に勝てないのか。しかし、そもそも勝たなくてはいけないのか-。天才棋士が人工知能と真正面から向き合い、その核心に迫る、"人工知能本"の決定版。 第1章 人工知能が人間に追いついた-「引き算」の思考(アルファ碁の衝撃 デミス・ハサビスとの対話 ほか) 第2章 人間にあって、人工知能にないもの-「美意識」(ロボットは、見知らぬ家でコーヒーを淹れられるか 棋士は何手先まで読めるのか ほか) 第3章 人に寄り添う人工知能-感情、倫理、創造性(人工知能は「接待」できるのか 孫正義が掲げるヴィジョン ほか) 第4章 「なんでもできる」人工知能は作れるか-汎用性と言語(人工知能は三つに分かれる 「フレーム問題」を考える ほか) 第5章 人工知能といかにつき合えばいいのか(二〇〇七年の発言 一〇〇億の人間と一〇〇億のロボットが共存する社会 ほか)

本書は、日本ディープラーニング協会が実施する「ディープラーニングG検定」の法律・倫理分野に特化したテキストで、AI関連の法律や倫理を平易に解説しています。演習問題には過去の検定問題が含まれており、AI開発者やビジネスでAIを活用する人々に役立つ内容です。目次は導入、AIに関する法律と契約、AI倫理とガバナンスの3章から構成され、各法律や倫理の重要事項が詳述されています。

本書は、金融、流通、製造、インフラなど8業界36業種におけるAI導入事例を解説し、活用分野や親和性について鳥瞰図で示しています。豊富な実例を通じてビジネスアイデアの創出を促し、実装やトライアルのノウハウも提供。各業種ごとに具体的な解説があり、AIの実用性や将来可能性を探る手助けとなります。購入者特典として鳥瞰図のダウンロードも可能です。著者はAIとデータ分析の専門家で、実績豊富です。

この書籍は、人工知能についての真実と誤解を時系列で丁寧に解説しており、初心者や復習したい人に適しています。目次には、人工知能の歴史、自己学習の登場、インターネットとビッグデータの影響、ディープラーニング、現代の応用、企業の取り組み、未来の展望、シンギュラリティについての章が含まれています。著者の三津村直貴は、IT関連の経験を持つライターです。

人工知能が雇用を奪うといった「AI脅威論」が叫ばれているが、真の脅威は人の命を奪うことにある。これはSFの世界ではなく、「自動車」「医療」「兵器」の分野ですでに現実になりつつある。衝撃の一冊!

ＡＩのプロ×外資コンサルタント直伝！生成ＡＩ時代の「仕事術」「身につけるべきスキル」「世界がどう変わるか」がいっきにわかる 外資系コンサルが仕事で使うプロンプトを公開！これから絶対身につけるべき8つスキルとは？業界＆業種別にこれからどうなるかもわかる！生成ＡＩやChatGPTの原理＆使い方からリスク対策方法、身につけるべきスキルまで、外資系コンサル（ビジネスのプロ）かつＡＩのプロだから書ける超実践的仕事術！インターネット登場以来の衝撃と言われる「生成ＡＩ時代」をサバイバルするスキルと知識がこれ一冊ですべてわかる！！ ＰＡＲＴ１　仕事術編 ＣＨＡＰＴＥＲ　１ ツールとしての生成ＡＩの活用 ＣＨＡＰＴＥＲ　２ 生成ＡＩ時代に求められるスキル ＣＨＡＰＴＥＲ　３ 生成ＡＩにおけるリスクと対策 ＰＡＲＴ２　仕事の未来編 ＣＨＡＰＴＥＲ　４ 生成ＡＩがもたらす４つの革命 ＣＨＡＰＴＥＲ　５ 生成ＡＩの社会へのインパクト【業界編】 ＣＨＡＰＴＥＲ　６ 生成ＡＩの社会へのインパクト【職業・生活編】 ＣＨＡＰＴＥＲ　７ 生成ＡＩのもたらす未来

「G検定 公式テキスト 第3版」は、AI時代に必要なディープラーニングの知識を体系的に学べる試験対策書です。新シラバスに完全対応し、日本ディープラーニング協会の監修のもと、分かりやすい解説と新しい章末問題が特徴です。対象読者はG検定受験者やディープラーニングを学びたい人々で、試験はオンラインで行われ、知識問題が出題されます。内容はAIの基礎から法律、倫理まで幅広くカバーしています。著者は中部大学の教授で、専門的な知識を有しています。

本書は、人工知能（AI）を学びたい初心者向けの入門書であり、特にエンジニアでない中高生や文系の大学生、ビジネスパーソンに向けて分かりやすくAIの基礎知識とビジネス活用法を解説しています。著者は人気講師で、初心者にも理解しやすい内容に配慮しています。書籍は3部構成で、基礎編ではAIの基本を、ビジネス編では業界別の活用事例と注意点、技術編ではAIの仕組みと最新技術を紹介しています。これにより、AIの本質や活用方法についての理解を深めることができます。

このビジネス書は、機械学習やディープラーニングの基本概念からビジネスチャンスまでを図解でわかりやすく解説し、法律的なリスクについても弁護士が詳しく説明しています。内容は、人工知能と共創するビジネスの未来、自動運転技術、ドローンビジネス、画像認識、マッチングビジネス、フィンテックなど幅広いテーマをカバーしています。著者は法律とビジネスの専門家で、企業の戦略立案やM&Aに関する豊富な経験を持っています。

この本は、日本企業が新興国の課題解決に取り組む新たな舞台である「ディープテック」に焦点を当てています。著者たちは、過去の技術を活用し、社会的インパクトを持つ解決策を提供することができると主張しています。具体的には、ディープテックの定義や歴史、海外の事例、日本の潜在能力について解説し、ビジネス開発や技術部門の専門家だけでなく、大学生や起業家にも役立つフレームワークを紹介しています。

今知っておきたい AIおよびAIビジネスの最新動向が この一冊に！ ビジネスパーソンにとって「AI（人工知能）」は必須のキーワードになっていますが、様々なことが同時並行で動いており、トレンドを押さえるのでさえ一苦労です。本書にはAIに関わる最近の主要な動きをすべてまとめています。 最近では、日本企業がAIに取り組んで本業を強化し、自動対話AIを取り込んだチャットボットを開発、ガイドラインの策定や「倫理」面の検討が進んでいます。“AIセカンドステージ”と呼べる状況です。 本書にはAIセカンドステージのトレンドを掲載しているほか、「AIブーム」のウソとホントについて詳しく説明しています。 【第1章　AI世界の全貌】 ●人工知能100 　 総論　ブームから実用へ勝負の年 　 事例　あらゆる現場で活用進む 　 技術　深層学習基盤が高度化 　 社会　労働や法律が変わる 【第2章　ケーススタディ AI利活用】 かんぽ生命のWatson、1年半かけて学ぶ キユーピー、グーグルの深層学習による原料検査で生産性2倍に トライアルカンパニー、AIカメラとエッジ技術で来店客を分析 リクルート、IT人材採用にAI リクルート、AIが配送計画を立案 IBUKI、ベテランの代わりにAIが見積り手順を教える 損保ジャパン日本興亜、電話の保留をAIで削減 プラント異常を予知、日揮がIoTとAIで新事業 ディープラーニングで資産運用、三菱UFJ信託が新たな金融商品 横浜銀、営業担当者の面談記録をチェックする人工知能導入 歩留まり改善、配達先判別、顧客満足度の精度アップ AI活用、グローバル企業で急加速 【第3章　開発ガイドラインと倫理】 総務省がAI開発ガイドライン作成へ、透明性や制御可能性など求める AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由 無知で未成熟な「AI脅威論」 3つの誤解と本当の課題 AIと倫理、燃え上がる議論 ●AIと倫理 AIに製造物責任は問えない、だから議論が必要だ 　 総務省・開発指針への批判に会議メンバーが答える AIを「汎用AI」と「専用AI」に分けるのは間違いだ 　 日立製作所の研究開発リーダーが語る脱・AI脅威論 AI開発に法規制は不要、「ソフトロー」で統制すべきだ 　 法哲学の研究者に聞く、社会が技術をコントロールする方法 脳から学べば汎用AIは近い、開発を萎縮させない議論を 　 日本の第一人者が語る汎用AI研究の最前線 ネットで集めたデータはAI学習に使えるか？ 日本ではタブーな話題？AIの軍事利用 【第4章　日の丸AIの挑戦】 加熱するAIチップ開発、王者エヌビディアに日本勢が挑む 東芝の「脳を模倣した」AIチップ、フラッシュ派生技術で省電力化 「日本には肝心なAI研究インフラがない」、一人1ペタFLOPSの環境を提供する理由 キーワード「機械学習」 【第5章　自動対話AI】 何でも答える「自動対話AI」　―人手不足、解消の切り札― ●音声チャットボットの世界 Amazon Echoが成功した理由 シャープ「ロボホン」の秘密、ここまできた音声AI 大手に先駆け日本進出、米音声AIベンチャーの正体 ●AIスピーカー競争 Amazon Echoはスピーカーにあらず、汎用コンピュータだ 体験レポ、Amazon Echoで買い物をしてみた キーワード「ディープラーニング」 【第6章　AIリーダーのオピニオン】 深層学習の価値は「目」の獲得、産業応用で日本は勝てる 　 東京大学　松尾豊氏 訴訟支援で培ったデータ解析、独自AIを活用して医療も効率化 　 FRONTEO　守本正宏氏 「業務分野でのAI活用には三つの要件が必要」 　 セールスフォースのソーチャー氏 「AI駆動型科学で人間の限界を超える」 　 PEZY Computing齊藤社長 Googleクラウドの切り札は機械学習、「専門家の才能も提供」と責任者 　 米Google Jia Li氏 「AIは既に人間の脳の限界を超えている」 　 茂木健一郎氏 シリコンバレー新興企業が語るSaaS・AI・IoT 　「 Draper Nexus B2B Summit in Tokyo 2017」 大企業の関心はAIやビッグデータ活用に集中 　「 Draper Nexus B2B Summit in Tokyo 2017」 データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー受賞者4人の座談会 AIで分析官の仕事はどう変わる？ 【第7章　AIブームのウソ・ホント】 日本を席巻するAI詐欺～人工知能は一体何をしてくれるのか？ 最も普及したAIは炊飯器～そもそも人工知能とは何者なのか？ 金食い虫の「機械学習」と実用に堪えない「ディープラーニング」 グーグルにも分からないディープラーニングの使い道 AIとIoTの“分離”で料金を二重取りするITベンダー 「自動運転車の実用化が間近に」の大いなる錯覚 「AI弁護士」のホントの勤務実態、実は単純作業の日々 AI活用で人事部が不要という「HRテック」のワナ 「ロボットアドバイザー」の人工知能は炊飯器レベル AI詐欺に騙されるな、経営者も技術を理解すべし

データを利益に変える知恵とデザイン

強化学習編

人工知能による世の中の変化を、身近なところから解説しました。機械、コンピュータが苦手でもわかる入門書！ 本書は、「難しいことはわからないけど、人工知能が世の中をどう変えるのか知りたい」という人のために、人工知能を丁寧に解説した本です。ディープラーニング、機械学習、シンギュラリティなどよく聞くけど意味がわからない言葉の解説はもちろん、「人工知能って、結局何ができるの？」「人間を超えるとか、仕事が奪われるって聞くけど、大丈夫？」という素朴な疑問と、漠然とした不安にマンガで解説していきます。 ★マンガ＋イラスト図解で、難しいテーマをわかりやすく解説！ ★人工知能によって、世の中がどう変わるかがわかる！ ★ビジネスパーソン、経営者はもちろん、 学生さん、親御さんや先生にもオススメ！ 【あらすじ】 とある商社に務める誠司はある日、上司から「人工知能ロボットチョッパーを運用した新プロジェクトを立案せよ」との命令を受ける。「そもそも人工知能って何？」と頭を抱えた誠司は、甥である裕太の紹介で人工知能研究者だという京子と出会う。誠司はただチョッパーくんの使い方を聞きたかっただけなのだが、超がつく「人工知能オタク」である京子に人工知能のイロハのイから教わることに……。はたして誠司は無事に上司命令をクリアし、未来を変えることができるのか!? 序章 人工知能って何だろう？ ・私たちはゲームを通じて人工知能と触れ合ってきた！ ・そもそも「知能」ってなんだろう？ 第1章　人工知能はこうやって生まれた？ ・人工知能を発想した２人の天才 ・「記号主義」で人間の思考をマニュアル化 ・脳のしくみを再現！「コネクショニズム」 ・「弱いAI」「強いAI」 第2章　どうすれば人工知能は成長するの？ ・「機械学習」で成長させる ・専門家と同じ知識を与える ・能力の幅を広げる「複数の脳」 ・「使えそう」レベルではＮＧ！ 第3章　人工知能は人間を超え始めた！ ・ディープラーニングが感覚を与えた ・「見分ける」「聞き分ける」ことが可能に！ ・人工知能が人間を感動させる日 ・変わった言葉の学び方 第4章　人工知能は社会をどう変えていくの？ ・ＩｏＴとクラウドでさらに進化する ・未来の「よい事」と「心配事」 ・シンギュラリティとはいったい何だろう？ 第5章 私たちと人工知能の 未来を見つめる ・人間との違いを改めて考える ・誤解を生まない人工知能との付き合い方 ・代理エージェントとして欠かせないパートナー

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

この書籍は、AIを活用した様々な応用例を紹介しており、機械学習やディープラーニングの基礎、画像・動画処理、自然言語処理、業務効率化の方法などを学ぶことができます。また、マスク着用の判定など新しい生活様式に対応したサンプルも収録されています。著者はプログラミングや機械学習に関する多くの書籍を執筆しているクジラ飛行机氏をはじめ、専門家たちです。

この書籍は、数理モデルを用いて現象を理解するための基本的な統計モデルの考え方を、章ごとに異なる例題を通じて解説しています。前半では一般化線形モデル（GLM）の基礎を紹介し、後半では階層ベイズモデル化の手法をRとWinBUGSを用いて具体的に説明します。著者は久保拓弥氏で、生態学のデータ解析に関する統計学的方法を研究しています。

二〇一七年四月一日、現役タイトル保持者が、はじめてコンピュータ将棋ソフトに敗れた。AI(人工知能)が、ついに人間の王者を上回ったのだ。それは予想だにしない奇跡だったのか、それとも必然だったのか?コンピュータ将棋の開発が始まってから四十年あまり、当初、「人間に勝てるはずがない」ともいわれたコンピュータ将棋は、驚異的な進化を遂げて、いま、人間の前に立ちはだかる。この間、棋士は、そしてソフト開発者は何を考え、何をめざしてきたのか?そして、人間とAIは、どのような関係へと向かうのか?将棋界の最前線を十数年取材してきた将棋記者の、渾身のルポルタージュ! 第1章 神が創りたもうたゲームの系譜(囲碁・将棋の歴史を振り返る 幕を開けた人間と機械の戦い) 第2章 電王戦前夜-人間vsコンピュータの始まり(コンピュータ将棋の黎明期 人間を凌駕するコンピュータ 人智を超えた"学習する"将棋ソフト) 第3章 AIが人間を超えた日(女流トッププロvsコンピュータ連合軍 第一回電王戦 第二回電王戦 第三回電王戦) 第4章 苦闘-棋士の葛藤と矜持(電王戦FINAL FINAL最終戦に見た両者の信念) 第5章 棋士とAIの未来(新たにスタートした第一期電王戦 第二期電王戦 AIとの苦闘が残すもの)

AI裁判、AI人事、AI政治家、そして、「人類代表」佐藤天彦名人が挑んだ電王戦-。膨大な計算力を背景に導き出される「最適解」に私たちはどう向き合えばいいのか。国内外の現場取材を基に、山積みの課題からルールづくりまで人工知能と社会のかかわりを展望する一冊。『人工知能の核心』に続く、NHKスペシャル「人工知能天使か悪魔か」シリーズ出版化第二弾! 第1章 「最適解」と神の一手-電王戦第一局(名人、人工知能と対峙する プロ棋士は人工知能とどう戦ってきたのか ほか) 第2章 研究室からリアルワールドへ-広がるビジネス利用(AIタクシーが街を走る日 「移動革命を起こしたい」 ほか) 第3章 管理される人間たち-「最適解」といかに向き合うか(人工知能にテロリストと言われたら 判事が語る、再犯リスク予測 ほか) 第4章 人工知能は世界を救うか-AI政治家の可能性(中国共産党を批判した人工知能 世論調査を一瞬で行うAI政治家 ほか) 第5章 盤上に現れた未来-電王戦第二局(名人に起きた変化 「最適解」の過程を探る名人 ほか)

この入門書は、パターン認識について基礎からわかりやすく解説しており、特にRを用いた実行例が含まれているため、実際の応用にも役立ちます。内容は識別規則や学習法、ベイズの識別規則、k最近傍法、サポートベクトルマシンなど多岐にわたり、最後には識別器の性能強化についても触れています。著者は筑波大学の名誉教授、平井有三氏です。

ビジネスに通じた専門家が、広く、深く社会を変える人工知能の可能性を描く。現在の最先端の技術をもとに、現実的な未来を見通す。 ■人工知能の開発はどこまで進んでいて、何ができるようになっているのか。そして何ができないのか。本書は、企業経営者として日夜、人工知能の応用開発の最前線に立ち、経営実務、ビッグデータの利用、マーケティングなど幅広いビジネス分野の事情にも詳しい専門家が、具体的に人工知能を利用したビジネス、仕事の変貌を解説します。 ■人間同士の相性判断といったマッチングの新たなサービスの開発から、モノ、カネのマッチング、監視、トラブル処理、医療・ヘルスケア、流通・小売り・営業、運輸(自動車)、製造業、広告・マーケティング、農林水産業、人事・労務など、広範なビジネスでの活用について、実際に開発されつつある技術の進歩の方向性にもとづいて展望します。 ■本書は3部構成。第1部でディープラーニングなど人工知能を支える技術やビッグデータ、IoTとの関わり、学習・対話能力の向上と社会生活の変化などについて解説します。第2部では、より具体的にさまざまなビジネス・産業分野における人工知能の応用について解説をします。第3部では、展望編として、世界と比較しての日本の人工知能開発の現状や望ましい利用法について語るとともに、シンギュラリティ論に代表される「人工知能が人類を駆逐する」といったダークイメージを非現実的として退け、人間が高い能力を持つ人工知能と共存するための考え方も述べます。 ■著者は、AI技術、ビジネス双方に通じるユニークなバックグラウンドを有する専門家。「人工知能の父」といわれるマービン・ミンスキーらとの研究経験を持ち、第五世代コンピューター、機械翻訳技術の開発に携わった経験、大企業のシステム開発などの実務経験も持ちます。現在、ビッグデータ解析はじめさまざまな先端的なサービスを提供する事業を行うとともに、大学で技術経営の講義を担当、ビッグデータ、人工知能に関する啓蒙的な活動も行っています。 　第Ⅰ部　人工知能が変える10年後の仕事と社会 第１章　ＡＩ（人工知能）は、どこまで進歩しているのか 第２章　ホワイトカラーの仕事はどう変わるのか 第３章　ＩｏＴと人工知能：広がる連携 第４章　データ解析がもたらす企業経営の変化：“アナリティクス”が支える“事実”に基づく経営 第５章　“認識・認知能力”の高まりがもたらす社会生活の変化 第６章　“学習・対話能力”の高まりがもたらす社会生活の変化 第７章　業界横断、様々な人工知能の開発と機械創作：メディアの将来を中心に 　第Ⅱ部　人工知能が支える10年後のビジネス 第８章　新サービスの開発が始まる 第９章　既存サービスの改善と効率化 第10章　ＩＴ化・高度化する製造業 第11章　広告･マーケティングも大きく変化 第12章　農林水産業にも広がる活用の場 第13章　間接業務にも変化の波 　第Ⅲ部　人工知能はどこに向かうのか 第14章　日本のＡＩ開発はどう進めるべきか 第15章　ＡＩと人間の未来：ディープラーニングが人類を駆逐する？

本書は、ビジネス書グランプリや大賞を受賞した著者による現代の変化を分析し、AIとデータの発展がもたらす影響について論じています。読者は、社会の変化、企業の戦略、教育のあり方など多岐にわたる問いに対する答えを見つけることができます。著者は、建設的な未来の創造を目指し、ファクトベースでの現状分析を行い、ビジネス、教育、政策などの領域における具体的なアプローチを提案しています。

世界と日本の未来を、二人の最高の知性が語り合う。「ひらめき」の正体、世界で通用する人材をつくるには、人間は不老不死になれるか 10年後、100年後の世界と日本の未来を、ノーベル賞学者と国民栄誉賞棋士、最高の知性を持つ二人がとことん語り合う！iPS細胞、将棋界とＡＩといった二人の専門分野に加えて、「ひらめき」「勘」の正体、世界で通用する人材をつくるにはどうするか、人間は不老不死になれるかといった、人類の普遍的なテーマについても熱く討論する。 10年後、100年後の世界と日本の未来を、ノーベル賞学者と国民栄誉賞棋士、最高の知性を持つ二人がとことん語り合う！ iPS細胞、将棋界とＡＩといった二人の専門分野に加えて、「ひらめき」「勘」の正体、世界で通用する人材をつくるにはどうするか、人間は不老不死になれるかといった、人類の普遍的なテーマについても熱く討論する。 まえがきにかえて　羽生善治から山中伸弥さんへ 第1章　iPS細胞の最前線で何が起こっていますか？ 第2章　なぜ棋士は人工知能に負けたのでしょうか？ 第3章　人間は将来、AIに支配されるでしょうか？ 第4章　先端医療がすべての病気に勝つ日は来ますか？ 第5章　人間にできるけどAIにできないことは何ですか？ 第6章　新しいアイデアはどこから生まれるのでしょうか？ 第7章　どうすれば日本は人材大国になれるでしょうか？ 第8章　十年後、百年後、この世界はどうなっていると思いますか？ あとがきにかえて　山中伸弥から羽生善治さんへ

話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」はじめての入門書！ 図解入り解説！ 話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」 はじめての入門書！ わかりやすい図解入り解説！ 話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」 はじめての入門書！ わかりやすい図解入り解説！

ＡＩはビジネスをどう変えるのか？４００ものプロジェクトに携わってきたスペシャリストが、ビジネスへの適用、インパクトを徹底解説 AIを制する者がビジネスを制する――。 金融、自動車、製造、医療、教育はどう変わるのか。 通算400以上のプロジェクトに携わってきたAIのスペシャリストが徹底解説。 AIを目的化してはいけない。ポイントはあくまでも「AIの技術で、こういうことができないか」という形で考えることにある。 「AIはビジネスのあらゆる場面に適用できる」とご理解いただけたのであれば、本書の目的をいくらかは達成できたといえる。 本書で紹介した幅広い情報は、筆者らが調査、議論、経験を通じて得たものである。（本文より） １章　ＡＩは社会とビジネスをどのように変えるのか ２章　ＡＩの基礎知識 ３章　ＡＩにより変わる産業 ４章　ＡＩにより変わる私たちの仕事 ５章　ビジネスを加速するためのＡＩ戦略 ６章　ＡＩの活用ポイントと法的課題 ７章　ＡＩブームはもう終わる １章　ＡＩは社会とビジネスをどのように変えるのか バーチャルからリアルに広がるＡＩの適用先 ４つのＡＩ活用――ＡＩがもたらす付加価値とは 知識の民主化――誰もが高度な知識にアクセスする時代 競争要因の変化――知識からスピードの時代へ ＡＩが創る未来の社会――自動運転が世界を変貌させる ２章　ＡＩの基礎知識 人により異なるＡＩのイメージ 現代の三大発明――ＡＩとＩｏＴ／ビッグデータの関係 ＡＩの歴史――探索、知識データベース、機械学習 日本を救う強化学習 ＡＩ進化の要因――ハードウエア、データ、アルゴリズム 人間を超え始めたディープラーニング ＡＩが得意な分野と苦手な分野 ５つに分類できるＡＩの適用領域 ３章　ＡＩにより変わる産業 金融業界――ＡＩ化が進む取引や審査 自動車業界――エコシステム化や異業種連携の加速 製造業――工場、倉庫、運用が変わる 農業――精密農業の実現に向けて 医療――診断、遺伝子解析、創薬の進化 セキュリティ業界――安心と権利侵害の矛盾 ４章　ＡＩにより変わる私たちの仕事 知的専門職の支援――法律相談、保険審査 事務や接客の高度化――デジタルロボット、コールセンター 対話型コマース――チャット接客、店舗のＡＩ化 教育――アダプティブ・ラーニング、ゲーミフィケーションＡＩ デジタル・マーケティング――広告入札、マーケティング自動化 バックオフィスの高度化――ＨＲテック、ロボット上司 コンテンツ作成――ＡＩクリエイター、コンテンツ生成サービス ＡＩに不向きな仕事――技術の壁と採算の壁 ５章　ビジネスを加速するためのＡＩ戦略 適切な目的がＡＩの価値を決める 人材獲得――ＡＩ人材の確保と育成 データ獲得――企業連携、買収、自社収集 エコシステムの構築――ネットワーク効果による成長加速 ６章　ＡＩの活用ポイントと法的課題 ＡＩ活用を成功に導く考え方 倫理的な問題――失業より怖いＡＩの活用先とは 法的問題――ＡＩが人の権利を再定義する 企業側の防衛策――フェールセーフ、承諾、ＰＤＳ ７章　ＡＩブームはもう終わる ブームは終わるがチャンスはこれから 本当に職の半分はなくなるのか ＡＩのコモディティ化とマインドシェア 日本企業が生き残るために

稀代の中学生棋士はいかにして集中力、決断力を養ったのか。新聞、読書、詰将棋、勝負へのこだわりなど、その思考法に師匠が迫る。

人工知能が単純作業から高度な知的作業までこなせるようになり、これまでの人間の価値が見直しを迫られている。かといって、人間が直面するあらゆる繊細な問題を解決するうえで、人工知能が常に正しい判断と意思決定ができるとはかぎらない。正視眼で人工知能の可能性を見極めるにはどうすればいいか?人間の可能性を引き出すためには、何をすべきか? 第1章 人工知能は必ずしも万能ではない 第2章 人間の強みは「直観」にある 第3章 直観的思考とアルゴリズム的思考はどう違うのか 第4章 直観を高める6つの認知科学的トレーニング方法 第5章 直観を高める8つのコツ 第6章 人間だからこそできることとは 第7章 人工知能時代の教育と生き方を模索する 第8章 直観VS.人工知能の先にあるもの