著者紹介

内容

目次

1章　人工知能の基礎知識 人工知能とは 機械学習（ML）とは ディープラーニング（DL）とは 人工知能と機械学習が普及するまで 2章　機械学習の基礎知識 教師あり学習のしくみ 教師なし学習のしくみ 強化学習のしくみ 統計と機械学習の違い 機械学習と特徴量 得意な分野、苦手な分野 機械学習の活用事例 3章　機械学習のプロセスとコア技術 機械学習の基本ワークフロー データの収集 データの整形 モデルの作成と学習 バッチ学習とオンライン学習 テストデータによる予測結果の検証 学習結果に対する評価基準 ハイパーパラメータとモデルのチューニング 能動学習 相関と因果 フィードバックループ 4章　機械学習のアルゴリズム 回帰分析 サポートベクターマシン 決定木 アンサンブル学習 アンサンブル学習の応用 ロジスティック回帰 ベイジアンモデル 時系列分析と状態空間モデル k近傍(k-NN) 法とk平均(k-means)法 次元削減と主成分分析 最適化と遺伝的アルゴリズム 5章　ディープラーニングの基礎知識 ニューラルネットワークとその歴史 ディープラーニングと画像認識 ディープラーニングと自然言語処理 6章　ディープラーニングのプロセスとコア技術 誤差逆伝播法によるニューラルネットワークの学習 ニューラルネットワークの最適化 勾配消失問題 転移学習 7章　ディープラーニングのアルゴリズム 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 強化学習とディープラーニング オートエンコーダ GAN（敵対的生成ネットワーク） 物体検出 8章　システム開発と開発環境 人工知能プログラミングにおける主要言語 機械学習用ライブラリとフレームワーク ディープラーニングのフレームワーク GPUプログラミングと高速化 機械学習サービス