thumbnail image
Home
Book  
  • 働き方のデジタルシフト
  • キャリア本
  • Marketing
  • COVID-19
  • Medical AI
  • 前処理本
  • データ分析本
  • AI 教科書
Media
Others  
  • Blog
  • Podcast
  • OpenData
  • English
Contact

DAISUKE

ISHII

Home
Book  
  • 働き方のデジタルシフト
  • キャリア本
  • Marketing
  • COVID-19
  • Medical AI
  • 前処理本
  • データ分析本
  • AI 教科書
Media
Others  
  • Blog
  • Podcast
  • OpenData
  • English
Contact
  • Home
    Book  
    • 働き方のデジタルシフト
    • キャリア本
    • Marketing
    • COVID-19
    • Medical AI
    • 前処理本
    • データ分析本
    • AI 教科書
    Media
    Others  
    • Blog
    • Podcast
    • OpenData
    • English
    Contact
    Home
    Book  
    • 働き方のデジタルシフト
    • キャリア本
    • Marketing
    • COVID-19
    • Medical AI
    • 前処理本
    • データ分析本
    • AI 教科書
    Media
    Others  
    • Blog
    • Podcast
    • OpenData
    • English
    Contact

    DAISUKE

    ISHII

    Home
    Book  
    • 働き方のデジタルシフト
    • キャリア本
    • Marketing
    • COVID-19
    • Medical AI
    • 前処理本
    • データ分析本
    • AI 教科書
    Media
    Others  
    • Blog
    • Podcast
    • OpenData
    • English
    Contact
    • 図解即戦力

      AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書

      これからAIを学ぶエンジニアやAI関連業種に携わるビジネスマン向けに、「AIとは何か」から始まり、しくみや手法、利用例など技術的な側面を分かりやすく説明します。

      技術評論社より2023年1月発売

      2,000円 + 税

      Web販売へ
    • AIの教科書

      AIの技術と活用例を知りたいエンジニア、ビジネスパーソン、学生さん向け

      概要

      これからAIを学ぶエンジニアやAI関連業種に携わるビジネスマン向けに、「AIとは何か」から始まり、しくみや手法、利用例など技術的な側面を分かりやすく説明します。


      (目次)

      第1章 AIとは

        01 AIの定義

        02 AI の得意な分野と苦手な分野

        03 AIの発展過程

        04 機械学習とは

        05 ディープラーニングとは

        06 機械学習とディープラーニングの違い

      第2章 AIの基礎知識

        07 機械学習と統計学

        08 相関関係と因果関係

        09 機械学習とデータマイニング

        10 教師あり学習とは

        11 教師なし学習とは

        12 強化学習とは

        13 AIとビッグデータ

        14 データ別に見るAIの特徴

        15 AIシステムの開発フロー

      第3章 自然言語処理の手法とモデル

        16 自然言語処理(NLP)とは

        17 NLPにおける曖昧性と困難性

        18 NLPの前処理

        19 言語モデルと分散表現

        20 注釈付きコーパスと対訳コーパス

        21 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

        22 Transformer

        23 BERT

        24 GPT-3

      第4章 GANを中心とした生成モデル

        25 クリエイティブに進出するAI

        26 生成モデルの基礎的なアルゴリズム

        27 GAN を用いた画像生成

        28 敵対的攻撃と防御

        29 GANのこれからの広がり

      第5章 画像認識の手法とモデル

        30 画像認識のタスク

        31 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

        32 画像認識の発展のきっかけとなったCNN

        33 CNN の精度とサイズのバランス

        34 学習の工夫1

        35 学習の工夫2

        36 ディープラーニングの説明可能性

        37 画像認識の評価指標

      第6章 テーブルデータの機械学習アルゴリズム

        38 テーブルデータの前処理

        39 精度の評価指標と汎化性能

        40 教師あり学習1:線形回帰モデル

        41 教師あり学習2:決定木

        42 教師あり学習3:ランダムフォレスト

        43 教師あり学習4:XGBoost

        44 教師あり学習5:ロジスティック回帰モデル

        45 教師あり学習6:ニューラルネットワーク

        46 教師あり学習7:k-NN(k-Nearest Neighbor)

        47 教師なし学習1[クラスタリング]:k-means 法

        48 教師なし学習2[クラスタリング]:階層的クラスタリング

        49 教師なし学習3[クラスタリング]:スペクトラルクラスタリング

        50 教師なし学習4[次元削減]:主成分分析

        51 教師なし学習5[次元削減]:UMAP

        52 教師なし学習6[次元削減]:行列分解

        53 教師なし学習7[次元削減]:オートエンコーダ

      是非感想をお寄せください!

      送信

    © 2017 DAISUKE ISHII

    MADE IN OKAYAMA 🍑 WITH LOVE ❤️

      Email
      TEL
      Map
    クッキーの使用
    Cookiesを使用して、スムーズなブラウジングエクスペリエンスを保証します。続行すると、Cookiesの使用を受け入れるものと見なされます
    詳しく見る