ディープラーニング(ディープラーニング)
- 著者:
- 谷田部 卓(ヤタベ タカシ)
- 出版社:
- 創元社
- 出版日:
- 2018年03月26日頃
- ISBN:
- 9784422400341
- 価格:
- ¥1,980
- シリーズ:
- やさしく知りたい先端科学シリーズ2
- 在庫:
- 1
- 判型:
- 全集・双書
書籍紹介
ディープラーニング (機械学習、深層学習) は AI 、人工知能の急速な進化に寄与している。知能とは何かを問うということは、人間の考え方や視覚、聴覚、言語といった普段なにげなく使っている感覚と脳の関係を一から考え直すことにほかならない。本書はディープラーニングとはどういう技術なのか、そのしくみと最新の動向をわかりやすい文章とイラストで解説する。話題の先端科学に触れたいという知的好奇心に応えるイラスト図解シリーズ第 2 弾。
◇ Chapter1 機械学習とは
機械の勉強方法とはーー機械学習の原理
〈 DL Talk 〉何でも解決できる万能アルゴリズムは存在しない
機械が言葉を操る方法ーー自然言語処理
〈 DL Talk 〉言葉は生き物なのでお世話が必要
〈 AI Story 〉天才チューリングの栄光と悲劇
◇ Chapter2 ディープラーニングのしくみ
どちらも学習する機械ーー機械学習とディープラーニング
〈 DL Talk 〉認識とは分類することと見つけたり
深い学習とはーーディープラーニングの原理
〈 DL Talk 〉ディープラーニングは数式ばかり
機械に眼を与えるしくみーー CNN とは
〈 DL Talk 〉眼の獲得で生物も AI も一気に進化
機械に耳を与えるしくみーー RNN とは
〈 DL Talk 〉 RNN は最も古いディープラーニング
機械にも創造力をーー画像生成と GAN
〈 DL Talk 〉お手本があれば絵も描ける AI
〈 AI Story 〉人工知能の父ミンスキーの功績とその罪
◇ Chapter3 AI アプリケーションの開発方法
AI を使うためにはーー AI 技術の活用環境
〈 DL Talk 〉ビジネスで AI はツールでしかない
AI を導入するにはーー機械学習の開発
〈 DL Talk 〉クラウド ML のメリットとデメリット
AI のつくり方ーーディープラーニングの開発
〈 DL Talk 〉ディープラーニングを試してみよう
手軽な AI 利用法ーー API サービス
〈 DL Talk 〉手軽な API サービスでも注意が必要
〈 AI Story 〉格闘するニューラルネットワーク研究者たちの歴史
◇ Chapter4 AI 技術とビジネス
ビジネス利用の実態とはーー AI 技術の応用と課題
〈 DL Talk 〉 AI ビジネスの将来は広がるはず
AI は使えるのかーーディープラーニングのビジネス
〈 DL Talk 〉元気な企業だけが AI を使いこなせる
AI は言葉を理解できるかーー自然言語処理のビジネス
〈 DL Talk 〉チューリング・テストはもう突破できるか
AI ビジネスは成り立つのかーー AI 技術のビジネス課題
〈 DL Talk 〉目指せ AI エンジニア
AI は人類の敵か味方かーー AI が与える社会的影響
〈 DL Talk 〉人類の未来は AI が握るのか
〈 AI Story 〉 AI の未来とは
主要クラウド企業の API サービス
日本企業の API サービス
さくいん
参考文献
言及の推移
言及 Qiita 記事 (37 件)
AI資格はAIで攻略!NotebookLMを活用したG検定学習法
♡ 123AI, Gemini, G検定, 生成AI, ChatGPTなぜ深層学習は表形式データでツリーモデルに勝てないのか
♡ 52機械学習, データ分析, データサイエンス, 深層学習画像AI大全 1-1 AIの全体像
♡ 22Python, 機械学習, AI, 生成AI, LLMニューラルネットワーク(深層学習):包括的解説と実践ガイド
♡ 22AI, ニューラルネットワーク, 深層学習eGPUってなんだ?〜MacユーザーがCUDAの夢を見る前に知るべき真実〜
♡ 15Python, Mac, egpu, AppleSiliconAI for Scienceとは? #8 ─「AIは専門外だから…」と諦めていた研究者へ——500万円で研究が変わる話
♡ 6AIforScience, MicrosoftDiscovery2025#6 G検定受験しました。
♡ 6DeepLearning, G検定, JDLA, 女性エンジニア応援, AI初心者20代後半で文系未経験からデータサイエンティストにジョブチェンジして3年の筆者の2025年の振り返り
♡ 6初心者向け, データサイエンス, 学習記録, データラーニングギルド「ゼロから作るDeep Learning」ニューラルネットワークの学習(第4章)
♡ 4Python, 初心者, ゼロから作るDeep-LearningDX / AIの相談を受ける立場になって分かったこと
♡ 4生成AI
言及 Zenn 記事 (8 件)
「ディープラーニングにおける速度限界」の論文を読む
♡ 34機械学習, 数学, 統計物理【G検定対策】ディープラーニングの基本用語をやさしく整理してみる
♡ 5ai, ディープラーニング, 初心者, g検定ドリルを持ってると何にでも穴を開けたくなりませんか? ~猫も杓子もディープラーニング~
♡ 4deeplearning, 機械学習, 画像処理『ディープラーニングG検定公式テキスト』を読んだ
♡ 0ディープラーニング, book, g検定【新G検定対策_実践編(第4回)】ディープラーニングの構成とは?
♡ 0cnn, g検定, transformer, rnn, オートエンコーダ【新G検定対策_実践編(第3回)】ディープラーニングとは?
♡ 0g検定, 正則化, 誤差逆伝播法, 活性化関数, relu関数【新G検定対策_知識編(第3回)】ディープラーニングとは?
♡ 0ディープラーニング, 深層学習, g検定, 誤差逆伝播法, 活性化関数第1回【C言語】「ディープラーニングと物理学」を読み始める
♡ 0ディープラーニング, c, 物理学
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