【MeL】教養としての機械学習
杉山 将 著
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内容
目次
はじめに 1 機械学習とは何か――人工知能(AI)の基礎知識 1.1 人間の学習能力をコンピュータで再現する「機械学習」 1.2 AI研究、これまでとこれから 1.3 人工知能の/による/のための研究 2 人工知能と社会 2.1 研究者とともに、学生とともに、エンジニアとともに 2.2 さまざまな分野におけるAI技術の応用 2.3 AIと社会の関係 3 機械学習の基礎 3.1 AIの学習モデルと学習法 3.2 3種類の機械学習 3.3 教師付き学習とは 3.4 教師なし学習とは 3.5 強化学習とは 3.6 機械学習の原理:「学習する」とは 3.7 なぜ教師付き学習で予測が当たるのか? 3.8 直線で分離できない問題への対応 4 高度化する教師付き学習 4.1 誤りを含む教師情報への対応 4.2 弱い教師情報の活用 4.3 限られた情報からロバストに:信頼できる機械学習に向けて 4.4 理研AIPに見る汎用基盤研究の現在地 5 今後の展望 5.1 モデルと学習法と、ある種の制約 5.2 機械学習の新技術:生成AI 5.3 AIと人間の未来