内容

目次

☆目次 ●イントロダクション　本書の読み方…AIアルコリズムを使いこなすために ☆第1部　押さえておきたい基本の「機械学習」 ●第1章　多くのデータを指定した数のグループに分けてくれる「k平均法」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　発展的な内容…いろいろな表示方法でデータを読み解く 7　プログラムの説明 8　実践！データセットを自作してk平均法を適用してみる ●第2章　たくさんの項目からなるデータを人間に分かりやすい形で表示してくれる「主成分分析」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　発展的な内容…商品開発に生かす Appendix　主成分分析で画像分類 ●第3章　分類の難しそうなデータを直線や曲線でグループ分けしてくれる「サポート・ベクタ・マシン」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 Appendix　サポート・ベクタ・マシンで画像分類 ●第4章　次の状態を予測，その根拠を数学的に示す「時系列データ解析」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　実践！時系列データ解析に適したモデルを作る ●第5章　似た特徴を持つデータを近くに集めることを繰り返す「自己組織化マップ」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　プログラムの説明 7　実践！SOMでクラスタ分析を実行 ☆第2部　これだけ知っていれば大丈夫「ディープ・ラーニング」 ●第1章　心臓部「ニューラル・ネットワーク」を知る，動かす 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　プログラムの説明 7　発展的内容…数値データを分類 ●第2章　画像認識や物体検出が得意な「畳み込みニューラル・ネットワーク」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　プログラムの説明 Appendix　CNNのネットワークを最適化 ●第3章　学習用データ作りに欠かせない…認識対象物を明確にする作業「アノテーション」 1　ディープ・ラーニングにおける入力データの役割 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　実践！道路標識の検出 ●第4章　骨格推定ライブラリ「OpenPose」を使って人の姿勢を分析 1　できること 2　プログラムを動かしてみよう 3　各関節の位置情報を取得する ●第5章　画像中のどこに何が写っているのかが分かる「YOLO」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　実践！自分のデータをYOLOで分析 ●第6章　どこに/何が/どのような形で写っているのかが分かる「セグメンテーション」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　実践！未登録の新たな物体を認識させる ●第7章　人の動作を3次元解析「MeTRAbs」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう ●第8章　新しい画像を生成できる敵対的生成ネットワーク「GAN」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　プログラムの説明 ●第9章　自然言語処理が得意なRNNを基にした「LSTM」で自動作文 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　原理 5　好きな作品を使って自動作文 ●第10章　数値を予測するのが得意な「回帰問題」をディープ・ラーニングで解く 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　プログラムの説明 ●第11章　「回帰問題」を利用したデータの補完と予測 1　回帰問題のおさらい 2　実践！欠損画像を補完 ☆第3部　コンピュータが自分で試行錯誤して少しずつ賢くなる「強化学習」 ●第1章　人間vs.人工知能 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　数式で理解するQラーニング 7　プログラムの説明 Appendix　練習問題と回答 ●第2章　人工知能vs.人工知能 1　できること(エージェントが複数の場合) 2　エージェントが2つのイメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　プログラムの説明 7　実践！ネコと飼い主の追いかけっこゲームを作る ☆第4部　データ解析と最適化手法 ●第1章　アンケート分析でよく使われる「ポジ・ネガ解析，単純集計，クロス集計」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう1 4　プログラムを動かしてみよう2 5　プログラムを動かしてみよう3 Appendix　ピボット・テーブルを使いこなす ●第2章　スライド・パズルとルート・パズル「網羅的探索」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 ●第3章　ナップザック問題と巡回セールスマン問題を「最適化手法」で解く 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　発展的内容…貧欲法で効率よく ●第4章　巡回セールスマン問題を群知能の1つ「アントコロニー最適化」で解く 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　原理 ●第5章　あいまいさを数値的に評価する「ファジィ制御」 1　できること 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　プログラムの説明 ●第6章　ファジィ制御の応用…エアコンの温度制御 1　ファジィ制御は計算量が少ない 2　イメージをつかむ 3　プログラムを動かしてみよう 4　結果の読み取り方 5　原理 6　プログラムの説明 7　発展的内容…対応表を活用 本書は月刊『Interface』誌2021年1月号～2023年5月号に掲載された，連載「AI自習ドリル」の内容を再編集，加筆しまとめたものです．