内容

目次

序章 ディープラーニングがすべてのビジネスを変える 　ビッグデータでディープラーニングが実力発揮 　トヨタは日米の全乗用車を通信対応に 　人工知能でイノベーションを生む時代に 　中小企業にも人工知能の恩恵 １章　超入門 人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う？ 　ディープラーニングは機械学習の一部 　機械学習は人間がプログラムを作らない 　コンピューターの発達がディープラーニングを可能に 「リサーチの洪水」のごとき人工知能の広がり 「モバイルファースト」から「ＡＩファースト」へ ２章　入門 ディープラーニングの仕組み 　機械学習「以外」の人工知能とは 　機械学習の基本 　機械学習といってもいろいろな手法がある 　ニューラルネットワークは脳の神経構造 　分類の仕方はコンピューターが自分で学んでいく 　ネット上の「遊び場」でニューラルネットを理解 　教師あり学習と強化学習 「アルファ碁」は強化学習をフル活用 ３章　グーグル事例編 グーグルのディープラーニング活用事例 ■未来へ向けて、広がるディープラーニングの活用 　話しかけて使う家庭のＡＩコンシェルジュ 　人間相手のように話が通じる？！ ■自動運転を支えるディープラーニング 　ディープラーニングでデータセンターを劇的に省エネ化 ■人間の目を超える、ものを見分ける画像認識 　写真を自動で分類する「Ｇｏｏｇｌｅフォト」 　お絵描きを人工知能が評価する「Ｑｕｉｃｋ，Ｄｒａｗ！」 　コンピューターも夢を見られるか？「ディープドリーム」の実験 　優れたアートや音楽を生み出す「マジェンタ」 　動画像の認識も！　「読唇術で人間の専門家に勝つ」 ■文章を理解するテキスト分析 　自動で返信メールの候補文を作る「Ｉｎｂｏｘ」 　迷惑メールフィルタの精度も格段に向上 　企業の情報検索をスムーズにする「グーグルスプリングボード」 ■話しかけるだけでコンピューターと意思疎通をする「音声認識」 　会話しながら人間をサポートする「Ｇｏｏｇｌｅ アシスタント」 　合成音声もピアノの曲も作成できる「ＷａｖｅＮｅｔ」 ■言語の壁を越える可能性が見えてきた「機械翻訳」 　ニューラルネットでＧｏｏｇｌｅ翻訳が進化 ■ディープラーニングの成果を手軽に使える「機械学習ＡＰＩ」 　カスタマイズしたディープラーニングを活用できる「テンソルフロー」 　ディープラーニングが向く領域、向かない領域 ４章　企業事例編 ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる ■安藤ハザマ、トンネル工事の岩盤の堅さを判定 　掘削工事の自動的な最適化まで視野に ■クルマの写真から型式まで特定、オークネットＩＢＳ 　年間約５００万台の中古車データを活用 　クルマの向きが識別できず悩む 　中古車取引の活性化に貢献 ■エアロセンス、ドローン空撮データへ活用 　少ない教師データで自動車の台数検出システムを構築 　測量の効率を高めるマーカーを開発 ■Ｐｅａｃｈ、音声認識ＡＩで運航案内を24時間化 　人と人工知能の役割分担 ■三井住友ＦＧ、カード不正検知精度が劇的に向上 　コールセンターへは全席に導入 　データから答えは出てこない ５章　活用フレームワーク編 データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう ■データ×目的による整理法 　先行する画像データの活用 　音声データはコールセンター中心 　まずはコスト削減から入るのが現実的 ■成功に必要な常識と人材の転換 　活用の展開図を描けるか 　必要な人材像は？ 　機械学習はコモディティー化、次の特別な存在は ６章　将来展望編 ディープラーニングが課題を解決する未来へ グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く 　技術革新の牽引役はディープラーニング 　人間は優秀、アルゴリズムの研究はまだまだ途上 　ディープラーニングは「データハングリー」 　現実世界の課題を解決することがＡＩ研究の目標 おわりに