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目次

    表紙
    商標
    はじめに
    目次
    第1部 概要編 技術者なら押さえておきたいAI・ディープラーニングの基礎知識
    第1章 AI・ディープラーニングの基礎知識/1.1 AIがついに人を超えた!?
    1.2 そもそも、「AI」って何?
    1.3 「ニューラルネットワーク」の始まり
    1.4 エキスパートシステムの登場とAIの冬
    1.5 強いAIと弱いAI
    1.6 シンギュラリティ:いつ人を超える人工汎用知能ができるのか?
    1.7 悪意を持って利用されたオンラインチャットボット「Tay」
    1.8 ボードゲームの世界はAIブームの最先端かもしれない
    1.9 ディープラーニングと第3次AIブーム/1.10 AI・機械学習・ディープラーニングの関係
    1.11 注目された経緯
    1.12 急速な実用化の波/1.13 ゲームチェンジャーになり得るディープラーニング
    1.14 機械学習の手法
    1.15 ニューラルネットワークが再び注目された理由
    1.16 何が「ディープ」なのか?
    1.17 ディープラーニングは、他の機械学習技術とどこが違う?
    1.18 学習の流れ
    1.19 新たなハードウェアの選択肢
    1.20 ニューラルネットワークの学習
    1.21 ニューラルネットワークの種類
    1.22 ディープラーニング学習ツールの紹介
    1.23 ディープラーニングを実用するポイント
    1.24 著作権表記
    第2部 事例編 AI 最前線の現場から~業界別AI への取り組み
    第2章 【サイバーエージェント】アドテクスタジオ「AI Lab」/2.1 AI研究とは?
    2.2 AI Labの設立
    2.3 ネット広告をより良い体験へ
    2.4 AI Labにおける広告ビジネスの本質
    2.5 CTR予測はアドテクのコア技術
    2.6 予算のアロケーションとペーシング
    2.7 結局はクリエイティブが一番大事
    2.8 AIと人の協業
    第3章 【GMOペパボ】「なめらかなシステム」/3.1 ホスティングサーバ監視を自動化するAIアプローチ
    3.2 単純に数値を見るだけでは分からない領域
    3.3 一つのデータの変化では検知できない異常
    3.4 サーバの自己監視と自動リソース制御
    3.5 なめらかなシステム
    3.6 なめらかなシステムの設計と実装例
    第4章 【スクウェア・エニックス】デジタルゲームのための人工知能入門
    4.1 デジタルゲームの人工知能とは/4.2 デジタルゲームの人工知能の大きな仕組み
    4.3 キャラクターAIの作り方
    4.4 エージェント・アーキテクチャ
    4.5 「認識」モジュールの作り方.
    4.6 「意思決定」モジュールの作り方
    4.7 ビヘイビア・ベースの「ビヘイビア・ツリー」
    4.8 身体と知能の問題
    4.9 身体とアニメーション
    4.10 シミュレーションによる攻撃領域の学習
    4.11 シミュレーションによる移動の学習
    4.12 ゲームそのものを認識するメタAI
    4.13 ナビゲーションAIとは
    4.14 まとめ
    4.15 参考文献
    第5章 【学びing】ロボアドバイザー1号「巫(かんなぎ)」/5.1 Fintechとはどんな分野か
    5.2 ロボアドバイザー1号「巫」の特徴
    5.3 ロボアドバイザー1号「巫」システムの概要
    5.4 金融マーケットの未来をAIで予測する方法
    5.5 FX版「巫」の取り組みの経緯
    5.6 実際のマーケットにおける「巫」の振る舞い
    5.7 FX版「巫」の特性と課題
    5.8 人は裁量トレードでも自動売買でも、3勝7敗に耐えられるか
    5.9 FX版「巫」の無料観測情報を利用してトレードする人の声
    5.10 まとめ
    第6章 【ietty】「オンライン接客」実現のためのAI/6.1 不動産とEコマース
    6.2 AIレコメンデーション
    6.3 「接客」をAI化するチャットボット
    6.4 まとめ
    第7章 【Stripe】機械学習を用いた不正使用検出の基礎/7.1 はじめに/7.2 クレジット決済と不正使用
    ほか