エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」
を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と
全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。

本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後の
AI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。

全3部構成。
●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。
●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる＜機械学習＞＜統計学＞＜アルゴリズム＞の3要素とその関係を解説。＜機械学習＞には
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの＜統計学＞があり、その解を求める
方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「ｋ平均法」など、多くの＜アルゴリズム＞がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。
●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。
RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。