いちばんやさしいAI〈人工知能〉超入門

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青のマーカーで示されているので読みやすい。ただし、後半はひとひとつの仕事にAIがどの程度関わるかということが書かれていて、どの読者を目的にしたのかがわからない。

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前半は技術的な概要、図も多いのでイメージをつかむ感じ。実際の利用は別。後半は色んなシーンでのAI利用の説明。
今は第3次AIブームらしい。

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ものすごーく文字数かけてAIの基礎知識を教えてくれる。
ありがたい。

例としてパンがやたらと出てくるのだが、著者の趣味全開！？イラストもほっこりします。

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専門用語がそれほど多くなく、出てきても説明がされてて分かりやすかったです。

技術系の人間でなくてもAIとは何なのか、簡単な言葉で理解することができました。AIは万能ではなく、得意なことと不得意なことがあることが分かりました。

また、AIが普及していく中で今後人間に必要とされるスキルが分かりました。

この本をきっかけにもっとAIについての本を読みたくなりました

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7、これまた創作関連資料と実益を兼ねて。できるだけ新しい本で「AIとは？」という入門書が読みたかった。従来のロボット（的作業機械）と比較して、何ができれば「AI」なのか、AIにどう課題を与えれば活用できるかなど、どちらかといえば産業分野での利用を想定しているのかなと思った。
入門書なのでイラストが多く、読みやすい。最初の一冊には良いと思う。

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ディープラーニングの一歩手前まではなんとなく概要がつかめる感じ。
専門書や数学的な観点を含めた書籍の前に一読するといいかも。勉強続けたのちに復習の為に再読したい本。

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「いちばんやさしい」とうたっているだけあって、本当にわかりやすかった。もっといろいろと読んで知識を広げていきたい。

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名前のとおり、とてもやさしい本です。

毎日のように耳にするようになったAI、また、知っているようで詳しくは知らない機械学習・ディープラーニングについて、学ぶことができました。

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ＡＩを最初から知りたい人、これから本格的に勉強しようとする人におすすめ。

【概要】
●ＡＩについて知りたいと思ったときに最初に読むことを想定して執筆した。
●ＡＩが得意なこと、苦手なこと
●機械学習とは
●ディープラーニングとは
●ＡＩで仕事はどう変わるか

【感想】
●ＡＩの基本がとても理解しやすく書かれている。
●現時点でＡＩに多くの期待を持つことはできないが、何に活用できるかが理解でき、専門的に取り組んでいくための一助となる。
●ＡＩに人の仕事が奪われるなどネガティブな情報で煽る記事を見かけるが、ＡＩの導入によって新たに増える仕事があることも知っておく必要がある。この本はそれも理解できる。

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　超基礎的なことが書かれているが、意外になんとなく使っていたAIという言葉の再定義を行えた。また超基礎的なことも理解せぬままAIの利用を考えていた自分自身の無知さも考えさせられた。この１冊を読めば、AIを使いこなせるようになるかというこは全然ないが、今まで漠然と発していたAIという言葉を再認識するには適度なレベルの書籍だと思う。
これを機にもう一冊本格参考書を読み、実業務に適用できるようにする。

自分自身の学びとしては
・AI（人工知能）＞機械学習＞ディープランニング（深層学習）
・AIとは既知のデータに対し、自分で判断して教えた以上のことができること
・機械学習には教師有学習（特許選別とか）、教師無し学習（論文の選別）
　強化学習（将棋とか）がある
・ディープラーニングは隠れ層を２つ以上もつニューラルネットワーク（出力が0,1　ではなく0～1）をもつもの
・ディープラーニングは一定の規則のなかで正解がほぼ一意に
　定まる課題に対しては有効　

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AIについて、人に伝えられる程度には理解したいと思い手にとって見た。
・AIとは、日本語で人工知能。
・AIとは、データから分類して推測し、教えられたこと（与えられたデータ）以上のことができる。
・AI＞機械学習＞深層学習（ディープラーニング）
・機械学習が得意なことは、パターンやルールを見つけ、選択分類すること。
・機械学習とは、人が与えたあまりよくないルールを、人から与えられたデータをもとに自分でよくなるように調整していくこと。
・深層学習とは、複数の入力を受け取り１つの出力を返す仕組みの中で、何層にも重なったもの。
・機械学習、深層学習ともモデル（土台、パラメータをもつ関数）は人が決める必要がある。

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AIについてとりあえず知りたいと思って最初に読んだ1冊です。
・AIは「自分で考えて判断ができる」「教えたこと以上のことができる」
・AIの得意分野は「分類」、苦手なことはゼロから1を生み出すこと
・大量のデータを高速に処理できる
・つねに一定の判断基準にもとづいて、一貫した判断をくだすことができる
・機械学習には「教師あり学習」（新しいデータを即座に判別）、「教師なし学習」（大量のデータをグループ分け）、「強化学習」（長い目で見た時に最も多くの報酬が得られるようなルートにたどり着けるように学習する）
・AIを使ううえで①課題の本質をとらえる力、②データを作成する力が必要
・AI時代の新しい仕事は①AIの開発（データを大量に集める）、②AIを育てる（AIのミスを正す）、③AIの仕事の最終チェック

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数式なし！専門用語なし！のサブタイトル通り易しく読めました。AI導入が検討される度に基本に立ち返るために読み直したい本です。

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AIの基本知識が主にわかる本で、1/3ぐらいでAIと仕事についての向き合い方が書かれている。機械学習やディープラーニングについての知識を理解しきれていないが、AIは与えられた情報を分類することが得意であることが分かった。得意なこと苦手なことを理解した上で、業務や課題を細分化して物事の本質を見極められるように考える癖をつけることが大切だと学んだ！

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とてもわかりやすかったし、最後にindexがついてるのが面白い。これがあることで何度でも繰り返し読みやすい。著者の大西可奈子さんはAIと一緒に仕事が出来るひとりだろう。自分で考えて判断出来ない人が使えないのは人間もAIも同じだなぁと思った。第三次人工知能ブームの今、良質なデータの蓄積が一番大事な時期ということがわかった。
AIと仲良くなって、より良い生活を目指したい。
今こうやって打っている文字もAIのアシストを受けています！笑