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IoT・AIビジネス
出版社名:日経BP
出版年月:2022年9月
ISBN:978-4-296-11275-3
199P 21cm
AIってそういうことか! ビジネスの現場で使えるPFN式活用法
西川徹/ほか著 岡野原大輔/ほか著
組合員価格 税込
1,980
円
(通常価格 税込 2,200円)
割引率 10%
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:花王社長 長谷部佳宏氏推薦!「100冊のデジタル関連本よりも、まずコレ。ビジネス×ヒト×AIの行方を情報技術の革命児たちが語る」 ”文系”ビジネスパーソンが知っておくべき「AIの本質」はこれだ!
“文系”ビジネスパーソンが知っておくべき「AIの本質」はこれだ!深層学習で進化した“3つの力”は「認識」「生成」「制御」。「知能」って何?3+1の学習バリエーションとは?「最適化」とは「条件×評価基準」。今後10年間に「AI」によって何が起きるか。そもそもなぜビジネスに「AI」が必要か?
もくじ情報:第1章 「深層学習」で進化した“3つの力”(機械学習の限界を超えた「深層学習」;3つの力1…(
続く
)
内容紹介:花王社長 長谷部佳宏氏推薦!「100冊のデジタル関連本よりも、まずコレ。ビジネス×ヒト×AIの行方を情報技術の革命児たちが語る」 ”文系”ビジネスパーソンが知っておくべき「AIの本質」はこれだ!
“文系”ビジネスパーソンが知っておくべき「AIの本質」はこれだ!深層学習で進化した“3つの力”は「認識」「生成」「制御」。「知能」って何?3+1の学習バリエーションとは?「最適化」とは「条件×評価基準」。今後10年間に「AI」によって何が起きるか。そもそもなぜビジネスに「AI」が必要か?
もくじ情報:第1章 「深層学習」で進化した“3つの力”(機械学習の限界を超えた「深層学習」;3つの力1「認識」;3つの力2「生成」;3つの力3「制御」);第2章 機械学習・深層学習の基本(「知能」とは何か;機械学習の基本;3+1の学習バリエーション;学習の具体例;ニューラルネットワークとは何か);第3章 AI技術をどのように活用するか(「画像認識」;「最適化」;「異常検知」;「創薬」);第4章 AIの未来(今後10年間にAIによって何が起きるか;“AIの未来(1)”シミュレーション×AI;“AIの未来(2)”超大規模学習);最終章 なぜビジネスにAIが必要か―西川徹×岡野原大輔インタビュー(コンピューターは人間の認識や処理性能を拡張する;AI技術がプログラミングの概念を拡張;人間が価値観を与え、AIが試行錯誤する;人間は「家族的類似性」を認識できる;深層学習でものづくりの概念が変わる;コンピューターの性能が上がると、人間も賢くなる;取れているデータだけで最適化しても局所解にしかならない;AIも創造的作業が可能になり、人間と協働する)
著者プロフィール
西川 徹(ニシカワ トオル)
株式会社Preferred Networks代表取締役最高経営責任者。1982年、東京都生まれ。2005年、IPA未踏ソフトウェア創造事業にて1テーマ採択。06年、Preferred Infrastructureを創業。07年、東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。13年、情報処理学会ソフトウエアジャパンアワード受賞。14年、Preferred Networksを設立、代表取締役社長に。20年より現職
西川 徹(ニシカワ トオル)
株式会社Preferred Networks代表取締役最高経営責任者。1982年、東京都生まれ。2005年、IPA未踏ソフトウェア創造事業にて1テーマ採択。06年、Preferred Infrastructureを創業。07年、東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。13年、情報処理学会ソフトウエアジャパンアワード受賞。14年、Preferred Networksを設立、代表取締役社長に。20年より現職
“文系”ビジネスパーソンが知っておくべき「AIの本質」はこれだ!深層学習で進化した“3つの力”は「認識」「生成」「制御」。「知能」って何?3+1の学習バリエーションとは?「最適化」とは「条件×評価基準」。今後10年間に「AI」によって何が起きるか。そもそもなぜビジネスに「AI」が必要か?
もくじ情報:第1章 「深層学習」で進化した“3つの力”(機械学習の限界を超えた「深層学習」;3つの力1…(続く)
“文系”ビジネスパーソンが知っておくべき「AIの本質」はこれだ!深層学習で進化した“3つの力”は「認識」「生成」「制御」。「知能」って何?3+1の学習バリエーションとは?「最適化」とは「条件×評価基準」。今後10年間に「AI」によって何が起きるか。そもそもなぜビジネスに「AI」が必要か?
もくじ情報:第1章 「深層学習」で進化した“3つの力”(機械学習の限界を超えた「深層学習」;3つの力1「認識」;3つの力2「生成」;3つの力3「制御」);第2章 機械学習・深層学習の基本(「知能」とは何か;機械学習の基本;3+1の学習バリエーション;学習の具体例;ニューラルネットワークとは何か);第3章 AI技術をどのように活用するか(「画像認識」;「最適化」;「異常検知」;「創薬」);第4章 AIの未来(今後10年間にAIによって何が起きるか;“AIの未来(1)”シミュレーション×AI;“AIの未来(2)”超大規模学習);最終章 なぜビジネスにAIが必要か―西川徹×岡野原大輔インタビュー(コンピューターは人間の認識や処理性能を拡張する;AI技術がプログラミングの概念を拡張;人間が価値観を与え、AIが試行錯誤する;人間は「家族的類似性」を認識できる;深層学習でものづくりの概念が変わる;コンピューターの性能が上がると、人間も賢くなる;取れているデータだけで最適化しても局所解にしかならない;AIも創造的作業が可能になり、人間と協働する)