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AIとビッグデータを活用するための基礎知識と、小規模でもできるマーケティングへの応用、教えます。

最近は「AI」や「ビッグデータ」という言葉を耳にしない日はないほど、旬のキーワードになっています。しかし、紹介される事例は大規模なものやアカデミックなものが多く、実際のビジネスで活用できるのは、まだまだ先のことだと考えていないでしょうか?

現在では、クラウドを活用することで安価にAIを活用することができるようになっています。そして、それを支えるのが「ビッグデータ」なのですが、実は大げさなものではなく、自社サイトにおけるユーザーデータやSNSなどで発信されていて入手可能な情報が活用できるのです。

つまり、小規模なビジネスにおいても、AIと手元のデータを掛け合わせることで、これまでは「カン」で決めていたことも根拠を持った「最適解」を導き出すことが可能になるのです。それによって、広告や宣伝の方法を変えたり、新たな需要を掘り起こしたりといった商品戦略の考え方をも変える可能性を秘めています。

とはいえ、すべての判断をAIに任せるということではありません。これまで、人間が時間を掛けて分析していたことや明確な根拠がないままに判断していたことをAIに任せ、その予測をもとに、より深くより実践的な戦略を立てられるようになることこそが狙いです。

本書では、AIとビッグデータを活用したコンサルティングとサービスを提供しているデータアーティスト株式会社の代表取締役CEOである著者が、研究実績と導入実績をもとに、小規模なビジネスのマーケティング担当者のために、「マーケティングのためのAI活用法」「AIを使った分析と活用」などを実際の例を挙げて、わかりやすく説明しています。これらの例は、すべて著者が顧客に提供した実績のある事例ばかりです。

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今、盤上によみがえる、歴戦の強者

2016年末から年明けにかけて囲碁A「Master(アルファ碁)」が世界のトップ棋士相手に60連勝を飾り、大きな話題になりました。そんな中、「Master」の打ち筋と似ていると、スポットライトがあたった二人の棋士がいます。

江戸時代の棋聖「本因坊道策」、昭和の碁聖「呉清源」。肩ツキに代表される具体的な手法だけではなく、石運びの柔軟さ、相手の勢力圏でのサバキ、全局で局面を捉える視点、人間離れした着想など、碁に対する考え方にも多くの共通点があります。

本書では、序章でアルファ碁の特徴に触れ、1章でアルファ碁(Master)、2章で呉清源、3章で本因坊道策の碁を解説していきます。終章では、「アルファ碁」として打たれた碁を取り上げており、5月に公開された自己対戦譜も3局解説しています。

著者は、依田紀基九段。自身がトップ棋士であるのに加えて、古碁とAIの碁の研究にも余念がなく、独自の視点から述べられる明快な解説は必見です。

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※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。

※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。





コンピュータに「視覚」を与えるプログラミングを解説。

画像処理に必要となるOpenCVのプログラミングについてC/C++ベースの開発環境で解説。
OpenCV 3系の導入・画像処理から顔の検出、機械学習まで。基礎と活用例を効率よく学べます。

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ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ

本書は、ディープラーニング（深層学習）の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。

【本書の内容】
Chapter1「ディープラーニング概論」……ディープラーニングの概要と、ニューラルネットワーク構築時に最低限必要なC++プログラミングの知識をまとめます。
Chapter2「ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング」……並列プログラミングの重要性とその知識や行列演算を解説します。
Chapter3「ニューラルネットワーク」……パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークの最小単位となるユニット、パーセプトロンを重ねたニューラルネットワークの基本形である層状パーセプトロン（MLP）を説明します。
Chapter4「誤差逆伝播」……ニューラルネットワークのパラメーター学習方法である、誤差逆伝播法を詳しく解説します。
Chapter5「C++によるニューラルネットワークの実装」……多層パーセプトロンを用いた手書き数字の画像認識を、実際にコーディングしながら動かすことで、ディープラーニングを体験します。本章では、ニューラルネットワークの基礎が詰まったベーシックな分類モデルを構築することで、処理全体の流れを把握することを目的とします。
Chapter6「学習の最適化と過学習」……機械学習全般で発生する過学習にフォーカスし、ニューラルネットワークでの過学習を抑えるテクニックを紹介します。本章以降から、単なるニューラルネットワークではなく、ディープラーニングの範疇となります。
Chapter7「事前学習」……ディープラーニングがブレイクするきっかけとなった技術の1つであるオートエンコーダーを解説します。
Chapter8「畳み込みニューラルネットワーク」……現在ディープラーニングの花形といわれる畳み込みニューラルネットワークを解説します。主に画像認識で利用され、近年はめざましい成果をあげている技術です。
Chapter9「再帰型ニューラルネットワーク」……再帰型ニューラルネットワークと呼ばれる、自己の出力を入力とする再帰構造となったニューラルネットワークを使い、自然言語処理への応用例を紹介します。統計的機械翻訳や自動応答、音声認識などの分野で、近年のAIの大きな進化の推進役となっている技術です。

本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。サンプルコードはダウンロード可能。

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怒涛の60連勝、最強囲碁AIマスターを徹底解明！

「怒涛の60連勝、これが最強囲碁AIマスターの全貌だ！」

2016年年末、インターネット対局上に「Master」というアカウントが現れ、世界のトップ棋士を相手に60連勝を達成しました。その後「Master」の正体は、2016年3月にイ・セドル九段を破った「アルファ碁」の進化版ということが明かされ、大きな話題となりました。
本書は、マスターとトップ棋士との激闘譜を紹介・解説するものです。
マスターの特徴や優れている点、人間でも真似できる参考にすべき点、マスターの影響で流行っている「肩ツキ」や「妖刀定石」の解説など情報は満載です。

「マスター」の影響で「碁」というゲームにどのような革新が起こっているのかが、一冊で全て分かる、全囲碁ファン必携の一冊となっています。

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コミュニケーションゲームにおける人工知能の最先端がここにある！

将棋と囲碁の次に人工知能が取り組むゲームは人狼です。――松原仁氏（はこだて未来大学副理事長・システム情報科学部教授／人工知能学会前会長）

人を知り、人と遊び、人を出し抜く、人狼知能！――三宅陽一郎氏（日本デジタルゲーム学会理事／ゲームAI開発者）

「人狼ゲーム」とは、村に紛れ込んだ人食い人狼を、お互いに自分自身の正体がばれないようにほかのプレイヤーと話し合いながら、村人チームと人狼チームの生き残りを競うゲームです。与えられる情報に限りがあり、さらにプレイヤーごとに情報量に偏りがあるという「不完全情報ゲーム」で、騙す、嘘を見抜く、揺さぶるなど、「心理的な」駆け引きが重要になってきます。将棋や囲碁のように、お互いの情報が開示されている「完全情報ゲーム」における人工知能の研究は進んでおり、次のフロンティアは不完全情報ゲームであると目されています。

本書では、AI同士で人狼ゲームを行う「人狼知能」を通してAIプログラミングを学んでいきます。人狼ゲームを戦うプレイヤープログラム「人狼知能エージェント」の概要、機械学習入門とそれを活用したエージェントの作成方法、さらには自然言語処理の基礎とそれを組み込んだエージェントの作成方法まで、人狼知能エージェントを作成するための知識が網羅されています。

AIプログラミングの解説は数多くありますが、サンプルの実装ではなく、ここまで明確な目的を見据えた実装は多くはありません。本書を参考にして、強い人狼知能の開発や人狼知能大会への参加、さらには、推論や自然言語によるコミュニケーションが可能なAIといった応用へと踏み出してください。また、人狼知能エージェント同士を戦わせる「人狼知能大会（プロトコル部門）」を連覇中の最強エージェントのアルゴリズム解説も掲載されているため、脅威の人狼発見率を誇るプログラムの実際を知り、自分のエージェントに組み込むことも可能です。

付録として、コマンドラインやツールの基本、Javaプログラミングの基礎やツールの活用、デバックの手法などが収められており、プログラミング初心者であっても、人狼知能エージェントの作成が学べる内容になっています。

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AIは囲碁をどう変えたのか？

「今話題のAI、そして人間とは何かを考えさせてくれる1冊です」（井山裕太）

トッププロでありながら、コンピュータ囲碁にも精通している王銘エン九段。自身も囲碁ソフト開発チームに加わるなど、その探究心は棋界随一。その王九段が囲碁界を激変させているAIについて独自の視点で分析します。

・歴史的な五番勝負<AlphaGo対イ・セドル九段>
・日本発のソフトの力を示した<DeepZenGo対趙治勲名誉名人>
・AIの驚異的な進化速度を見せつけた<Master対世界のトップ棋士>

上記の対局を中心に振り返り、AlphaGoやDeepZenGoの特徴、今後の可能性を探ります。

後半では、コンピュータ囲碁の歴史を振り返りつつ、今後のプロの存在意義、AIと人間の関係性について迫っていきます。

今、囲碁界で何が起こっているのか？この1冊でわかる！

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便利な簡単プログラムから機械学習までこの1冊で！

本書はプログラミング言語Python（パイソン）の入門書です。

初めてPythonに取り組む人にとってもわかりやすいように、Pythonの文法の基本を1つずつ丁寧に説明します。小さなプログラムを実際に作りながらの説明なので、その文法がどんなものなのか、どんな時に使えばいいのかを理解しやすくなっています。また、プログラムが動く楽しさを味わいながら進むことができるようになっています。

後半では、より本格的にPythonを使っていくためのプログラミングを学んでいきます。途中少し難しめの解説があるところでは、「後から読んでも大丈夫」というマークを付けて、読み飛ばせるようになっています。

実践編や応用編では、少し長めのプログラムを書いて、デスクトップアプリやWebアプリを作ったり、機械学習で判定をするプログラムを書いたりする作例を紹介しています。これによって、本書で学習したことの理解を深めることもできますし、動くプログラムを作る楽しさや充実感を味わうことができます。

「初心者だけど、とりあえず動くものを作りたい」という目的にも使えますし、少し上達してから、後回しにしていた内容をもう一度読んで、「さらに力を付けて、高度なプログラミングにも挑戦してみたい」という目的にも使える、1冊で2度おいしい本です。

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ほんとに無能？人間とプログラムのコラボレーション。これって恋？

ネットワークにはいろんな人工無能がいます。彼らは人間とおしゃべりをして、笑わせたり感心させたりむかつかせたりするお遊びプログラム・人工知能までにはいたらないオモチャではあるんですが、これがなかなかかわいいオモチャなのです。

本書は人工無脳を作ってみようという本です。まずは「人工無脳ってなに？」というところから始め、単純なサンプルプログラムを作り、いくつかのテクニックを盛り込みながら、それを次第に複雑なものへと進化させていきます。紹介するサンプルプログラムについては、ほぼすべての内容を説明しています。手法を羅列しただけのものにならないよう、とくに「なぜそう作るのか？」ということをできるだけ省かずに記述しています。

本書ではオブジェクト指向スクリプト言語Rubyを使っています。エレガントかつパワフルなRubyのおかげで、コンパクトかつわかりやすいコードに収まっています。Rubyプログラミングの入門書としても最適です。プログラムの中身を自分でイジって、さらにわけのわからないことを言わせて楽しむのが人工無脳のほんとうのおもしろさです。本書を読み、人工無脳プログラミングをお楽しみください。



※ご注意※
本書は2005年4月刊行「恋するプログラム」の復刻発刊です。誤植の修正だけを行いできるだけ当時のまま『復刻』しているため、記事のままでは内容を再現できなかったりする記事があります。本書記載内容は情報の提供のみを目的としており、本書を用いての運用はすべてお客様自身の責任と判断において行ってください。