人工知能・機械学習・ディープラーニングの活用で産業は変わるのか？「利活用する」観点で各技術の初歩から応用まで踏み込む！
何ができるのか？何が必要なのか？産業利用を考える人のための 人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用 ◎人工知能とは？機械学習とは？ディープラーニングとは？◎ 教師あり学習・教師なし学習・強化学習・NN（ニューラルネットワーク）とは？ディープラーニングは何がすごいのか？話題の囲碁（AlphaGo）の戦略とは？各技術の基本をしっかり押さえる！ ◎画像認識・音声認識・自然言語処理・・・各分野の詳細も解説◎ ◎人工知能を利用する！何か必要？データの扱い方は？どんなツールがある？実装の方法は？◎ 人工知能を活用するには何が必要になるのか？R Python Spark・・オープンソースの種類からCaffeやChainer等ディープラーニング関連ツール実装方法まで解説！ ◎人工知能をめぐる問題点も解説！法規制の動向は？シンギュラリティは起こるのか？◎ ◎どんな産業分野に応用が見いだせるのか？？◎ 自動運転へのディープラーニングの応用や創薬・医療診断における人工知能、ロボットにおける活用や外観検査・材料開発・エネルギーに至るまで産業に与えるインパクトを解説！
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基本情報
発刊 2016年6月予定 定価 56,000円 + 税 体裁 B5判ソフトカバー 約250ページ ISBN 978-4-86502-111-0 何ができるのか？何が必要なのか？ 産業利用を考える人のための 人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用 著者約30人 詳細な目次をHPに掲載中！是非ご確認ください。
価格情報
56000
価格帯
1万円 ~ 10万円
納期
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用途／実績例
目次抜粋 第１章 人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術の現状と今後 第1節 人工知能の歴史 第2節 機械学習とは何か？ 第3節 ディープラーニングの潮流 第4節 人工知能における機械学習とデータマイニング 第5節 IoTによるデータ収集と人工知能手法によるデータ処理 第6節 画像認識技術 第7節 音声認識技術 第8節 自然言語処理 第9節 脳科学と人工知能 第２章 人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術を使用するには 第1節 人工知能技術を産業利用するために必要な素養とは 第2節 データの取り扱いと事前処理 第3節 ツールを実装する 第4節 プライバシー侵害とパーソナルデータの扱い 第5節 人工知能を取り巻く法制度・倫理のあり方 第6節 シンギュラリティ・2045年問題 第3章 各種アプリケーション事例と提案 第1節 人工知能の産業応用の考え方 第2節 人工知能関連技術の自動運転への応用と今後の展望 第3節 ロボットと人工知能 第4節 医療分野の人工知能 第5節 外観検査 第8節 エネルギー 第9節 マーケティング 等
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