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「人工知能の巨人」が放つ「なぜ？の科学」の革命的な入門書！

「私自身、この本の解説を書くことが憚られるくらいの凄い内容」
――松尾豊氏（人工知能学者・東大大学院教授）絶賛！

米Amazonでは1256レビュー、4.5★。ポピュラーサイエンスの世界的ベストセラー！

・今までの統計学では答えられなかった「なぜ？の科学」とは？
・それは３段の「因果のはしご」を使って説明できる
・著者は人工知能界のノーベル賞にあたるチューリング賞受賞！
・現在のデータ主義には限界がある。それを乗り越える「因果推論」とは？
・その商品が売れた理由をどう分析し、新たな儲けにつなげるか？
・公衆衛生におけるベストな選択肢の考え方とは？
・人間のように考えられる人工知能＝強いAIはつくれるか？
・そもそも私たち人間はどのように「因果関係」を考えているのか？

統計学とデータ分析を超えた新たな学問の誕生！

人工知能と人類の未来を知るために、なくてはならない一冊。

データ分析、マーケティング、意思決定に携わるビジネスパーソンも必読！

※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。

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

フランスで10万部発行！　2018年度チューリング賞受賞、ヤン・ルカン氏（Facebook副社長）の「ベストセラー」がいち早く日本上陸！

AIとその中核をなす「ディープラーニング」の過去と現在、そして未来像とは？
ディープラーニングの父であるヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る。

・ヤン・ルカンは、なぜあきらめなかったのか？
・AI革命の恩恵を受けるのは、誰か？
・ディープラーニングは、論理的思考ができない？
・AIが、人間の「常識」を持つ日はくるのか？

【成毛 眞氏　絶賛！！】
一気に読める面白さ！　AI時代の基本図書になるだろう。

【本書「監訳者あとがき」より抜粋】
本書は、ディープラーニングに関する書籍のなかでも、最も俯瞰的な視点で書かれた本のひとつであろう。技術に忠実であり、平易でありながら難解な説明を避けることなく、また、歴史や未来、社会的なインパクトにも言及している。

【本書「序章」より抜粋】
本書では、コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を、安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。
人工知能の本質に迫るべく、本書は2通りの読み方ができるようにしてある。ひとつ目は一般読者向けに、一読して理解できる平易な文章で、物語り、説明し、分析している。2つ目は詳しく知りたい人向けに、ところどころ数式やプログラムを使って、高度な数学的考察を行っている。

【主な内容】
序 章
第1章　AI革命
第2章　AIならびに私の小史
第3章　単純な学習機械
第4章　最小化学習、学習理論
第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク
第7章　ディープラーニングの現在
第8章　Facebook時代
第9章　そして明日は？　AIの今後と課題
第10章　AIの問題点
終 章

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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。

AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。

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。

グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。