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あたらしい人工知能の教科書 プロダクト／サービス開発に必要な基礎知識
人工知能関連のプロダクト／サービス開発を行っているエンジニアにとって、今後の開発で必要になる知識を取捨選択し、理論と技術をまとめる。機械学習・深層学習、ＩｏＴなどを、理論...
あたらしい人工知能の教科書 プロダクト／サービス開発に必要な基礎知識
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商品説明
人工知能関連のプロダクト／サービス開発を行っているエンジニアにとって、今後の開発で必要になる知識を取捨選択し、理論と技術をまとめる。機械学習・深層学習、ＩｏＴなどを、理論の概念図や事例を用いてわかりやすく解説。【「TRC MARC」の商品解説】
人工知能を利用した開発に必要な基礎知識がわかる！
【書籍概要】
「人工知能」に3度目の波が到来！
人工知能を利用した産業革命の波が日本にも押し寄せています。膨大なデータが様々なデバイス／サービスから集められ、それを分析・高速処理する環境が揃いつつあり、産学で研究開発が活発になっています。
本書は人工知能関連の開発に携わっているエンジニアに向けて、今後のコアとなる理論と技術を図解で解説した書籍です。
【対象読者】
人工知能を利用したプロダクトやサービス開発に携わるエンジニアの方（プログラマー、データベースエンジニア、組込みエンジニアなど）
【特徴】
話題の機械学習・深層学習、IoTやビッグデータとの連係についてもフォロー。理論の概念図や事例などを、わかりやすく解説しています。
【構成】
第1章では人工知能の過去と現在と未来について解説。第2章～第14章への伏線となるように解説しています。
第2章～第14章では、各トピックにおける理論と技術について解説しています。
【目次】
CHAPTER1 人工知能の過去と現在と未来
CHAPTER2 ルールベースとその発展型
CHAPTER3 オートマトンと人工生命プログラム
CHAPTER4 重み付けと最適解探索
CHAPTER5 重み付けと最適化プログラム
CHAPTER6 統計的機械学習（確率分布とモデリング）
CHAPTER7 統計的機械学習（教師なし学習と教師あり学習）
CHAPTER8 強化学習と分散人工知能
CHAPTER9 深層学習
CHAPTER10 画像や音声のパターン認識
CHAPTER11 自然言語処理と機械学習
CHAPTER12 知識表現とデータ構造
CHAPTER13 分散コンピューティング
CHAPTER14 大規模データ・IoTとのかかわり
【著者紹介】
多田智史（ただ・さとし）
1980年生まれ、兵庫県出身。大学は生物工学を専攻し、
現在バイオインフォマティクスの企業に勤務。データ解析プログラムや
Webベースのデータベースシステムの開発を業務で行う。
【監修者紹介】
石井一夫（いしい・かずお）
東京農工大学農学府農学部農学系ゲノム科学人材育成プログラム特任教授。
ゲノム研究者としての実務家の視点から、ビッグデータ活用のあるべき姿を
追求するために「ビッグデータ活用実務フォーラム」を2013年6月に設立。
【商品解説】
目次
- CHAPTER 1 人工知能の過去と現在と未来CHAPTER 2 ルールベースとその発展型CHAPTER 3 オートマトンと人工生命プログラムCHAPTER 4 重み付けと最適解探索CHAPTER 5 重み付けと最適化プログラムCHAPTER 6 統計的機械学習（確率分布とモデリング）CHAPTER 7 統計的機械学習（教師なし学習と教師あり学習）CHAPTER 8 強化学習と分散人工知能CHAPTER 9 深層学習CHAPTER 10 画像や音声のパターン認識CHAPTER 11 自然言語処理と機械学習CHAPTER 12 知識表現とデータ構造CHAPTER 13 分散コンピューティングCHAPTER 14 大規模データ・IoTとのかかわり
著者紹介
多田 智史
- 略歴
- 〈多田智史〉１９８０年生まれ。兵庫県出身。バイオインフォマティクスの企業に勤務。
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