Pythonが動くGoogle ColabでAI自習ドリル―独学できる24の主要アルゴリズム(データサイエンス・シリーズ) [単行本]

Pythonが動くGoogle ColabでAI自習ドリル―独学できる24の主要アルゴリズム(データサイエンス・シリーズ) の 商品概要

• 目次

  ☆目次
  
  ●イントロダクション　本書の読み方…AIアルコリズムを使いこなすために
  
  ☆第1部　押さえておきたい基本の「機械学習」
  
  ●第1章　多くのデータを指定した数のグループに分けてくれる「k平均法」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　発展的な内容…いろいろな表示方法でデータを読み解く
  7　プログラムの説明
  8　実践！データセットを自作してk平均法を適用してみる
  
  ●第2章　たくさんの項目からなるデータを人間に分かりやすい形で表示してくれる「主成分分析」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　発展的な内容…商品開発に生かす
  Appendix　主成分分析で画像分類
  
  ●第3章　分類の難しそうなデータを直線や曲線でグループ分けしてくれる「サポート・ベクタ・マシン」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  Appendix　サポート・ベクタ・マシンで画像分類
  
  ●第4章　次の状態を予測，その根拠を数学的に示す「時系列データ解析」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　実践！時系列データ解析に適したモデルを作る
  
  ●第5章　似た特徴を持つデータを近くに集めることを繰り返す「自己組織化マップ」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　プログラムの説明
  7　実践！SOMでクラスタ分析を実行
  
  ☆第2部　これだけ知っていれば大丈夫「ディープ・ラーニング」
  
  ●第1章　心臓部「ニューラル・ネットワーク」を知る，動かす
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　プログラムの説明
  7　発展的内容…数値データを分類
  
  ●第2章　画像認識や物体検出が得意な「畳み込みニューラル・ネットワーク」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　プログラムの説明
  Appendix　CNNのネットワークを最適化
  
  ●第3章　学習用データ作りに欠かせない…認識対象物を明確にする作業「アノテーション」
  1　ディープ・ラーニングにおける入力データの役割
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　実践！道路標識の検出
  
  ●第4章　骨格推定ライブラリ「OpenPose」を使って人の姿勢を分析
  1　できること
  2　プログラムを動かしてみよう
  3　各関節の位置情報を取得する
  
  ●第5章　画像中のどこに何が写っているのかが分かる「YOLO」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　実践！自分のデータをYOLOで分析
  
  ●第6章　どこに/何が/どのような形で写っているのかが分かる「セグメンテーション」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　実践！未登録の新たな物体を認識させる
  
  ●第7章　人の動作を3次元解析「MeTRAbs」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  
  ●第8章　新しい画像を生成できる敵対的生成ネットワーク「GAN」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　プログラムの説明
  
  ●第9章　自然言語処理が得意なRNNを基にした「LSTM」で自動作文
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　原理
  5　好きな作品を使って自動作文
  
  ●第10章　数値を予測するのが得意な「回帰問題」をディープ・ラーニングで解く
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　プログラムの説明
  
  ●第11章　「回帰問題」を利用したデータの補完と予測
  1　回帰問題のおさらい
  2　実践！欠損画像を補完
  
  ☆第3部　コンピュータが自分で試行錯誤して少しずつ賢くなる「強化学習」
  
  ●第1章　人間vs.人工知能
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　数式で理解するQラーニング
  7　プログラムの説明
  Appendix　練習問題と回答
  
  ●第2章　人工知能vs.人工知能
  1　できること(エージェントが複数の場合)
  2　エージェントが2つのイメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　プログラムの説明
  7　実践！ネコと飼い主の追いかけっこゲームを作る
  
  ☆第4部　データ解析と最適化手法
  
  ●第1章　アンケート分析でよく使われる「ポジ・ネガ解析，単純集計，クロス集計」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう1
  4　プログラムを動かしてみよう2
  5　プログラムを動かしてみよう3
  
  Appendix　ピボット・テーブルを使いこなす
  
  ●第2章　スライド・パズルとルート・パズル「網羅的探索」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  
  ●第3章　ナップザック問題と巡回セールスマン問題を「最適化手法」で解く
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　発展的内容…貧欲法で効率よく
  
  ●第4章　巡回セールスマン問題を群知能の1つ「アントコロニー最適化」で解く
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　原理
  ●第5章　あいまいさを数値的に評価する「ファジィ制御」
  1　できること
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　プログラムの説明
  
  ●第6章　ファジィ制御の応用…エアコンの温度制御
  1　ファジィ制御は計算量が少ない
  2　イメージをつかむ
  3　プログラムを動かしてみよう
  4　結果の読み取り方
  5　原理
  6　プログラムの説明
  7　発展的内容…対応表を活用
  
  本書は月刊『Interface』誌2021年1月号～2023年5月号に掲載された，連載「AI自習ドリル」の内容を再編集，加筆しまとめたものです．

• 出版社からのコメント

  本書は，独学を前提にAIとしてよく知られている予測，画像認識，自然言語処理などをプログラムとイメージ図で解説しています．

• 内容紹介

  本書では，独学することを前提に，AIとしてよく知られている分類，予測，画像認識，物体検出，自然言語処理などを，プログラムとイメージ図で解説しています．
  　難しい理論・数式の理解よりも，個々のAIの仕組みをイメージできるようなり，身の回りの問題を解決できるツールとしてAIを使えるようになることを目的としています．このため，AIに関する多くの技術を紹介しつつ，その仕組みをイメージ図を使って解説し，使い方はできるだけ省略しないように努めました．さらに，読者が自分の理解度を確認でき，スムーズにかつうまくAIを使いこなせるように，いくつかの基礎的な技術に関しては練習問題をつけてあります．
  
  本書は月刊『Interface』誌2021年1月号～2023年5月号に掲載された，連載「AI自習ドリル」の内容を再編集，加筆しまとめたものです．

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