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「DXとはデジタル技術を使って新しい価値を生み出すことです。」
「今までビジネスは“利益を最大化”することが求められてきました。
これからはデジタルで“速さを最大化”する時代がやってきているのです。」

DXっていまいち分からない……
そんなあなたへ「今からDX始めるにはどうすればいいのか」をマンガでやさしく解説。

・“デジタル”はなぜ重要なのか？
・DXの目的である「新しい価値を生み出す」とはどういうことか？
・まず自分たちは何からはじめればいいのか？
・プロジェクトを成功させるために必要なことは？
・どうやって活動を拡大していけばいいのか

よくある疑問やDXを実践するために必要なノウハウまで1冊でしっかりわかる。
あなたもDXの実態を正しく知って実務に生かしましょう。

※カバー画像が異なる場合があります。

ディープラーニングの知識を測る検定試験（G検定）の「公式テキスト」登場！

【本書の特徴】
1）試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が執筆。
2）各章末には、練習問題つき。試験勉強に最適。
3）最新シラバス「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に完全準拠。
4）ディープラーニングについて最新事情も踏まえ学ぶことができる。

【対象読者】
・「ディープラーニング G検定（ジェネラリスト検定）」を受験しようと思っている人
・ディープラーニングについてこれから広く学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人

【G検定とは】
・目的：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する
・受験資格制限：なし
・試験概要：120分、知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験）
・出題問題：シラバスより出題
・日程：公式サイトにて公表

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　AIはいまや，さまざまな研究の根幹をなしており，関わる分野も多岐にわたる。本書は，人工知能（AI）研究を牽引する代表的な研究者が編・著を務め，各研究カテゴリーの最前線で活躍する100余名の気鋭の研究者が執筆を手掛けた事典である。
　コンセプトは「執筆者の主観を軸に，読者が興味を持って面白く読める内容にすること」。従来の主要テーマのほか，ディープラーニング，AIにおける論争，汎用人工知能など，いま外せないトピックスを幅広く解説する。
　AI研究者はもちろん，工学，理学，脳科学，医学，薬学，農学，社会学，哲学など，すべての分野の学生・研究者の未来に影響を与える，ターニングポイントとなる書!!
【目次】
第1章　イベント・人物
第2章　汎用人工知能
第3章　機械学習
第4章　AIにおける論争
第5章　シンギュラリティ
第6章　環境知能
第7章　ヴィジョン
第8章　ロボット
第9章　創作する知能
第10章　ゲーム
第11章　社会デザイン
第12章　コミュニケーション
第13章　脳

AIもかなわない、赤ちゃんの学習プロセスとは？　
AIが感情を獲得できない本当の理由とは？　
AIと脳の根本的な違いとは？　

人間のパターン認識をもとに開発されたディープラーニングは、現在、どこまで進化しているのか。AIの仕組みや可能性についてやさしく解説しながら、人間の認知の本質、そして「人間とは何か」という問いに迫る。

ジェフリー・ヒントン（Google）、ヤン・ルカン（Facebook人工知能研究所）、2人のトップ研究者のインタビューも収載。大きな反響を集めたEテレ人気シリーズ「人間ってナンだ？ 超AI入門」のエッセンスをこの1冊で！

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東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化！

本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された講座で使われた教材がベースになっています。約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。


本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。

この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。


本書には、さらに以下の3つの特徴があります。

・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる
・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている
・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある


◆目次
Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎
Chapter 2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎
Chapter 3 記述統計と単回帰分析
Chapter 4 確率と統計の基礎
Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）
Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理
Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化
Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習）
Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習）
Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法
Chapter 11 総合演習問題
Appendix　本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL

わが国トップランナー研究陣が贈る入門書。

人工知能（ＡＩ）の発展が人類社会にもたらす変化とは何か――。1960年代、80年代に次いで、現在は3度目の人工知能ブームといわれています。そんな中、日本の第一線のＡＩ研究者らが、仮説や空想ではないＡＩの真実と、私たちの近未来の暮らしを綴りました。「ＡＩが人類を凌駕するシンギュラリティはやってくるのか？」、「ＡＩの進化によってなくなる仕事、残る仕事とは？」、「ＡＩで医療分野はどう変わる？」。そんな期待や不安、疑問に答える22テーマの書き下ろし記事を掲載。さらに、図解の「ビジュアル」ページや「小事典」で深い理解が得られる、新時代のＡＩ入門書です。

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人工知能とは何か？　機械学習・ディープラーニングとは何かを、高クオリティなマンガとともに、くわしく・やさしく解説していきます。
人工知能がどのように発展してきたのか、私たちの未来をどのように変えていくのか、そして人工知能とどのように向き合っていくのかをテーマにストーリーを構成。人工知能という難しそうなテーマを、より身近に感じられるようになる一冊です。

研究と学びの新たなる地平！「知」は個人の中に内在するため、その文脈の中で語られてこそ本質を理解することができる。すなわち「一人称」が研究のスタートとなる。これを積み上げることで「知」の攻略につなげられると考える。本書はこの一人称研究の考え方と実際の研究事例を丁寧な語り口で解き明かす。人工知能に興味のある読者、新たな研究姿勢を模索する理工学、人文系の読者も興味を持って読むことができる。

人工知能って、いったい何ですか? 人工知能学会の歴代会長を含む人工知能研究の権威が答えます! ! 今話題の深層学習(ディープラーニング)で注目されている機械学習など、人工知能分野で最先端の研究を行う研究者13人が、人工知能学会誌に連載したものを大幅に加筆修正した。研究者として自ら「人工知能とは何か」の再定義を行い、それをふまえて、各研究について一般読者に伝わるようにシッカリと解説を行っている。人工知能に興味のある読者はもちろん、知能、認知、脳科学、人間、哲学などに関心のある読者は必読必携である。13人の紙面上でのキャッチボールが示唆に富んでおり、読んでいてとにかく面白い! !大変好評を得ている『深層学習 Deep Learning 』に続く、人工知能学会監修企画!

情報が双方向化し、爆発的に増大する現代において、何がどのように変化したのかを解説し、将来に向けての指針となる新しい知識を発信してきた角川Epub選書シリーズ。
シリーズ中、好評を博した9タイトルを1冊に集約してお届けします。
インターネット情報の3分の1を運用する知られざる超大企業・アカマイの実態、人工知能研究の第一人者・松尾氏による人工知能の核を担うディープラーニングとその未来、IoTの最前線となるGoogleとトヨタの自動車業界をめぐる攻防、Google、Amazonとは全く異なる路線でドワンゴを1部上場企業に育てた経営者・川上量生――各界の第一人者による珠玉のテーマが満載！
※本作品は『人工知能は人間を超えるか』『アカマイ』『Ｇｏｏｇｌｅ ｖｓ トヨタ』『ルールを変える思考法』『デジタル教育宣言』『元素変換』『情報汚染の時代』『デジタルの作法』『ネトウヨ化する日本』の合本版です。