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AIグーグルに学ぶディープラーニングの評価
データ更新日:2020-09-13

AI分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位11
総合点11
Googleの検索結果での点数10
twitterでの点数1

基本情報

内容グーグルエンジニアらへの取材に基づきその技術をやさしく解説最新の事例から、将来のビジネスの変化を探る1冊
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
著者日経ビッグデータ
出版日2017-01
ページ数184
出版社日経BP

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