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『木脇太一(実用)』の電子書籍一覧

1 ~6件目/全6件

  • ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

    ★ 未来に役立つ正しい知識を、
      「いまとこれから」の視点でやさしく解説します。

    ★ 「自動運転」「画像生成」「ChatGPT」など
      活用のされ方から進化と歴史までよくわかる!

     *ディープラーニングって何だろう?
     *身の回りで活躍しているのはどんなところ?
     *SFみたいな脅威ってウソ?ホント?
     *みんなのくらしはこの先どう変わるの?


    ◇◆◇ 本書について ◇◆◇

    皆さん、2045年には何歳になりますか?
    2045年はあることが起こると予測された
    重要な年になるのですが、知っていますか?

    皆さんが生まれる前にも未来予測に流行があって、
    2000年を迎えるまでは「ノストラダムスの大予言」
    なんていうものがありました。
    「世界が終わる」とか、
    「世界中のコンピュータが誤作動を起こす」とか、
    今振り返るとヘンテコ予測がいっぱいでした。

    この通り世界は終わらずに済んだのですが、
    次なる予測は本当に起こりそうです。

    2045年にはシンギュラリティがきて、
    AIが人間の能力を超えて大きな変化が起こると
    言われています。

    AIという言葉は最近よく聞きますよね。
    そのAIが人間を超えるって
    いったいどういうことなんでしょう??
    まずは、AIとはなに者だ!?ということを
    知ってみて下さい。
    AIについて理解が深まれば、
    自分の未来を豊かで楽しいものにするアイデアが
    いっぱい浮かんでくるはずです。

    シンギュラリティがいつやってくるかは、
    その時が来てみたいと分かりませんが、
    今はもう犬も歩けばAIに当たる時代です。
    変化はすでに始まり、
    日々加速しながら進んでいます。

    変化の波に乗って、AIと上手く付き合うための
    基礎を一緒に学んでいきましょう。


    ◇◆◇ 主な目次 ◇◆◇

    ☆第1章 AIってなんだろう?
    * 人工知能ってそもそもなんのこと!?
    * AIはなにからできている?
    * AIはなんのためにあるのかな
    ・・・など

    ☆第2章 AIが賢くなる仕組みが分かっちゃう!
    * 教師あり学習
    * 強化学習
    * ニューラルネットワーク
    ・・・など

    ☆第3章 AIはどんなことが得意なの?
    * AIが画像を見分ける方法
    * AIは言葉が聞こえているの?
    * AIは言葉を理解している?
    ・・・など

    ☆第4章 AIを取り巻く世界
    * AIの誕生
    * AIはこうして成長した
    * アルゴリズムってなんだ?
    ・・・など

    ☆第5章 活躍しているAI
    * お医者さんの仕事を助けるAI
    * ハンドルを離してもOK! 自動運転
    * みんなを見分ける生体認証
    ・・・など

    ☆第6章 AIを使ってみよう! 探してみよう!
    * 画像生成AI
    * 噂の対話型AI ChatGPT
    * イマドキのAI Q&A
    ・・・など

    ☆第7章 AIと一緒に見る未来ってどんなだろう?

    * AIがあるとよい事だらけ??
    * 想像を超えたシンギュラリティが来る!?
    * 人間の仕事はなくなっちゃうのかな?
    ・・・など

    ☆特別付録 未来の世界を予想してみよう
    * AIを使った研究はココまで進んでいる!
    * AIと暮らす未来大予想
  • 東大で学ぶ4年分のデータサイエンスの知識が文庫でザックリ学べる!

    本書は初学者がデータサイエンスを理解する上で必要な基礎知識を1冊にまとめたものです。一般的なデータサイエンスの本では省略されがちな前提知識、たとえばハードウェア技術、ソフトウェア技術、アルゴリズムの話なども、データサイエンスとの関連を強調しながら丁寧に解説するように努めました。本書を通じてざっとでもデータサイエンスを支える基礎技術をつかんでいただければ幸いです。とはいえ読者によっては「プログラミングの話は興味ない」「商用利用するわけではないからデータベースの話は関係ない」など、さまざまなニーズがあるでしょう。そうしたニーズにも応えられるように、章ごとになるべく完結するように書かれてそのため好きな箇所から読み進めてもらって構いません。
  • 東大4年間で教わる実学がこの一冊でざっと身に付く!

    ベストセラー『大学4年間』シリーズから、ビジネスに即役立つ実学6学問を選りすぐり! 「経済学」「経営学」「統計学」「マーケティング」「金融学」「データサイエンス」は互いに隣接しあった学問。学び直しはもちろん、ビジネスパーソンの必須教養ともいえる知識をこの一冊で身につけてください!

    ※本作品は『大学4年間の経済学が10時間でざっと学べる』(井堀 利宏・著)、『大学4年間の経営学が10時間でざっと学べる』(高橋 伸夫・著)、『大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる』(倉田 博史・著)、『大学4年間の金融学が10時間でざっと学べる』(植田 和男・著)、『大学4年間のマーケティングが10時間でざっと学べる』(阿部 誠・著)、『大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』(久野 遼平/木脇 太一・共著)の合本版です。
    ※本商品は1冊に全巻を収録した合本形式での配信となります。あらかじめご了承ください。
  • 東大4年間で教わる6つの人気学問が図解でギュッと一冊に!

    東大の4年間で教わる経済学、経営学、統計学、マーケティング、金融学、データサイエンスの授業が一冊に凝縮。累計80万部のベストセラーシリーズを図解版でわかりやすく解説。こんなに面白くてためになる本がかつてあったでしょうか! ビジネスパーソンの必須教養を、楽しみながら身につけてください。

    ※本作品は『[図解]大学4年間の経済学が10時間でざっと学べる』(井堀 利宏・著)、『[図解]大学4年間の経営学が10時間でざっと学べる』(高橋 伸夫・著)、『[図解]大学4年間の金融学が10時間でざっと学べる』(植田 和男・著)、『[図解]大学4年間のマーケティングが10時間でざっと学べる』(阿部 誠・著)、『[図解]大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる』(倉田 博史・著)、『[図解]大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』(久野 遼平/木脇 太一・共著)の合本版です。
    ※本商品は1冊に全巻を収録した合本形式での配信となります。あらかじめご了承ください。
    ※作品の綴じ方向の関係で『[図解]大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』『[図解]大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる』は最終ページから開始されます。お読み頂く際には書籍のリンクより各作品の冒頭に飛ぶことができます。
  • 東大で学ぶデータサイエンスのエッセンスが1冊でざっと身につく!

    データサイエンスって何? という人から、データサイエンティストを目指す人まで。

    基本情報から最新情報までまとめた本書を読めば、最先端の学問がざっと身につく!
  • 最近毎日のように報道され、日々進歩している人工知能を、多面的に解説した一冊。ニューラルネットワークを含む脳研究と人工知能研究の関係、AI研究を牽引するIT企業の人工知能がどのように創られているか、脳型コンピュータの可能性、自然界から着想を得て人工知能を生み出す「ナチュラル・コンピューティング」の最前線等をまとめている。また、ニューラルネットワークの精度を高めるきっかけとなった「ディープラーニング」を紹介する「技術解説」も附録。

    巻頭言 甘利俊一(東京大学名誉教授)
    第1章 人工知能研究と脳研究―歴史と展望
    第2章 身近なところで使われる機械学習
    第3章 Watson の質問応答からコグニティブ・コンピューティングへ
    第4章 脳型コンピュータの可能性
    第5章 ナチュラル・コンピューティングと人工知能─アメーバ型コンピュータで探る自然の知能
    技術解説 ディープラーニングとは何か?

    <著者プロフィール>
    第1章 合原 一幸(あいはら・かずゆき)
    東京大学生産技術研究所教授、同大学院情報理工学系研究科教授、同大学院工学系研究科教授、理化学研究所AIP 特任顧問。専門はカオス工学、数理工学。
    第2章 牧野 貴樹(まきの・たかき)
    Google Inc. シニアソフトウェアエンジニア。専門はコミュニケーションのシステム論と強化学習。
    第3章 金山 博(かなやま・ひろし)
    日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所のリサーチ・スタッフ・メンバー。2011年に米国のクイズ番組で人間に勝利したWatson のプロジェクトに参画。
    第4章 河野 崇(こうの・たかし)
    東京大学生産技術研究所准教授、医師。専門はニューロモルフィックハードウェア、神経システムモデリング。
    第5章 青野 真士(あおの・まさし)
    慶應義塾大学環境情報学部(SFC)准教授、東京工業大学地球生命研究所(ELSI)フェロー。平成28年度文部科学大臣表彰「若手科学者賞」受賞。
    技術解説 木脇 太一(きわき・たいち)
    東京大学情報理工学系研究科特任助教。専門は機械学習、ニューラルネットワーク学習アルゴリズムの分析。

    ※この電子書籍は株式会社ウェッジが刊行した『人工知能はこうして創られる』(2017年9月20日 第1刷)に基づいて制作されました。
    ※この電子書籍の全部または一部を無断で複製、転載、改竄、公衆送信すること、および有償無償にかかわらず、本データを第三者に譲渡することを禁じます。

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