三津村 直貴 　著

内容

目次

第1章　AIを取り囲む全体図 1-1 AIとは？　曖昧すぎたその定義 1-2 AIの急速な進化と停滞 1-3 第1次人工知能ブーム（1）～AIの始まりと可能性～ 1-4 第2次人工知能ブーム（2）～データと知識の扱い方～ 1-5 第3次人工知能ブーム（3）～機械学習の飛躍的発展～ 1-6 技術はどのように進化してきたか（1）～ディープラーニングとニューラルネットワーク 1-7 技術はどのように進化してきたか（2）～記号主義的なアプローチ 1-8 AI技術と製品の関わり やってみよう：エキスパートシステムを使ってみよう第2章　AIの基本的なしくみ 2-1 AIに課せられる目的と解決の手段 2-2 アルゴリズムの種類と概要（1）～基本の探索 2-3 アルゴリズムの種類と概要（2）～法則に沿ったデータの並べ替え 2-4 アルゴリズムの種類と概要（3）～暗号化と復号化 2-5 AIの設計図となるアーキテクチャ 2-6 独立して働くAIの存在 2-7 ルールに沿ったAIの思考法と意思決定手法 2-8 目標に合わせたAIの思考法と意思決定手法 2-9 事例から学ぶAIの思考法と意思決定手法 2-10 柔軟に考えるためのアプローチ やってみよう：検索エンジンに隠れているプログラムを考えてみよう第3章　AIにおけるデータの取扱い 3-1 AIにとって必要な情報 3-2 データを扱ううえでの扱いやすさと扱いにくさ 3-3 知識や概念を伝えるためのアプローチ 3-4 AIにおけるデータサイエンスと統計 3-5 データを分析し、価値を見出す 3-6 知っておきたい分析方法 3-7 曖昧な世界を理解するために使われる理論 3-8 知識と統計からAIのイメージを形作る やってみよう：身近な単語を知識表現で表してみよう第4章　機械学習のしくみ 4-1 統計から判断基準を作りあげる機械学習 4-2 ネットワークを使った機械学習 4-3 最も一般的な学習スタイル 4-4 潜在的な可能性が大きい学習スタイル 4-5 現実世界へ適応していく学習スタイル 4-6 発展を遂げる強化学習 4-7 強化学習に似た学習法 4-8 機械学習の効率化（1）～学習データを補う方策 4-9 機械学習の効率化（2）～学習モデルの転用 4-10 機械学習の効率化（3）～過学習対策 やってみよう：強化学習のプログラムがゲームをクリアする方法を考えよう第5章 ディープラーニングに関わる技術 5-1 機械学習の更に奥を知る 5-2 ディープラーニングへの道筋 5-3 ディープラーニングの特徴抽出能力 5-4 画像認識、音声認識に強いディープニューラルネットワーク 5-5 言語処理や時系列処理に強いディープニューラルネットワーク 5-6 再帰的ニューラルネットワークの応用 5-7 ディープラーニングの欠点を補うGAN 5-8 ニューラルネットワークが扱う情報 5-9 言葉の意味を数値で表す方法 5-10 ニューラルネットワークの思考を理解する 5-11 確立されていくディープラーニングの環境 5-12 ディープラーニングが変えた機械学習のあり方 やってみよう：ディープラーニングのサービスを使ってみよう第6章 様々なAIと実用化 6-1 画像から動画に発展している映像認識 6-2 AIにおけるコミュニケーションの考え方 6-3 音声のテキスト化を生かした技術 6-4 映像や音声、複数の情報を組み合わせたデータ分析 6-5 人間の手法を学習する（1）～芸術領域 6-6 人間の手法を学習する（2）～身体的領域 6-7 プラットフォーム化するAI（1）～巨大なプラットフォーム 6-8 プラットフォーム化するAI（2）～負荷の分散 6-9 与えられたタスクを実行する（1）～自動運転車の認識 6-10 与えられたタスクを実行する（2）～自動運転車の判断と操作 6-11 進化を続けるゲームAI 6-12 手札を隠さないゲームと不確定要素 6-13 ゲームAIとゲーム理論 6-14 プライベートもビジネスも、AIと人間の協働 やってみよう：身近なアシスタントAIを使ってみよう第7章 他分野と交わり進化するAI 7-1 診断、手術に関わる技術 7-2 医薬品の開発と診断に役立つAI 7-3 医療用AIの研究開発とデータベース利用のサポート 7-4 金融・保険業界を技術的に変える（1）～分析と自動化 7-5 金融・保険業界を技術的に変える（2）～アドバイスと情報管理 7-6 ロボティクスとAIで広がる産業 7-7 身近になりつつあるロボット 7-8 世界的に技術開発が進む自動車とレベル区分（1）～自動運転中の責任の所在 7-9 世界的に技術開発が進む自動車とレベル区分（2）～自動運転車が走れる場所 7-10 ドローンや無人機、軍事技術への応用 7-11 AIの情報処理能力を向上させる 7-12 ハードウェア領域の中で注目される技術 7-13 社内システムを影から支えるRPAとAI（1）～単純作業を模倣させる技術 7-14 社内システムを影から支えるRPAとAI（2）～画像認識や意思決定プロセス やってみよう：AI保険を使ってみよう第8章　AIにまつわる様々な議論 8-1 前提条件として知っておくべき人工知能の分類 8-2 言葉の意味を理解する？　人間らしく振舞うAI 8-3 言語理解の問題を解決するプロセス 8-4 判断不能の状態に陥る問題 8-5 人間の知能を目指すAIの心身と身体の問題 8-6 人間に近づくための身体性と思考能力 8-7 人間の影響を受けたAIが持つ偏見 8-8 ブラックボックス化している理解不能なAIの考え方 8-9 AIの難解なしくみと運用 8-10 倫理は誰が守るものか 8-11 AIの独占とオープン化 やってみよう：これから起こりうる問題について考えてみよう第9章　未来のAI 9-1 様々な形で成長を続けるAI 9-2 AIの未来について飛び交う悲観論と楽観論 9-3 人間を再現するための方法と実現性 9-4 AIの進歩に人間がついていく 9-5 代わりゆく人間の仕事のあり方 やってみよう：AIに仕事が奪われたと仮定して新しい仕事を考えてみる