数式なしでわかるAIのしくみ―魔法から科学へ [単行本]

数式なしでわかるAIのしくみ―魔法から科学へ [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  まるで魔法のようなＡＩ技術はどのように動作しているのか？古典的機械学習、ニューラルネットワーク、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成ＡＩまで、ＡＩの進化の歴史と原理が数学知識ゼロでもスッキリわかる！

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　さあ出発：ＡＩとは何か
  第２章　なぜ今？ＡＩの歴史
  第３章　古典的なモデル：昔の機械学習
  第４章　ニューラルネットワーク：脳のようなＡＩ
  第５章　畳み込みニューラルネットワーク：見ることを学習するＡＩ
  第６章　生成ＡＩ：創造力を得たＡＩ
  第７章　大規模言語モデル：ついに本物のＡＩ？
  第８章　考察：ＡＩというものが持つ意味
  日本語版付録Ａ　日本におけるＡＩ動向（寄稿　三宅陽一郎）
  日本語版付録Ｂ　プロンプトとＬＬＭの返答　原文

• 出版社からのコメント

  初期AIからニューラルネットワークの登場、機械学習、現代の大規模言語モデルまでAIの進化の歴史と技術的背景がわかる

• 内容紹介

  人工知能にいつ、何が、なぜ、どのように起こったのか？
  初期のAIからニューラルネットワークの登場、現在の大規模言語モデルまで、AIのしくみと躍進の舞台裏がわかる！
  
  『How AI Works: From Sorcery to Science』（No Starch Press 刊）日本語翻訳版。
  
  本書では、初期AI研究の歴史、ニューラルネットワーク（NN）の登場、現代の深層学習（ディープラーニング）に至るまでの経緯、AI研究が急進した理由を紐解き、NNを用いた機械学習の仕組み、ChatGPTなどのような大規模言語モデル（LLM）の技術的な背景、現代のAIの能力や社会に及ぼす影響までを複雑な数式を使わずにやさしく解説しています。
  
  
  【コンテンツ】
  第1章: さあ出発: AIとは何か
  第2章: なぜ今？ AIの歴史
  第3章: 古典的なモデル: 昔の機械学習
  第4章: ニューラルネットワーク: 脳のようなAI
  第5章: 畳み込みニューラルネットワーク: 見ることを学習するAI
  第6章: 生成AI: 創造力を得たAI
  第7章: 大規模言語モデル: ついに本物のAI？
  第8章: 考察: AIというものが持つ意味
  
  日本語版付録　日本におけるAI動向（寄稿 三宅陽一郎）／プロンプトとLLMの返答 原文
  用語集
  参考資料
  
  
  ●著者：Ronald T. Kneusel
  2003年から機械学習の仕事に携わり、2016年にコロラド大学ボルダー校で機械学習の博士号を取得。
  
  ●技術監修：Alex Kachurin
  データサイエンスと機械学習の専門家でこの分野では15年の経験を積んでいる。2010年にセントラルフロリダ大学でコンピュータービジョンの理学修士を取得。
  
  ●監訳者：三宅 陽一郎
  ゲームAI開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。東京大学特任教授・立教大学特任教授・九州大学客員教授。IGDA日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、DiGRA JAPAN理事、人工知能学会編集委員。
  
  ●翻訳者：長尾 高弘
  1960年生まれ。東京大学教育学部卒。英語ともコンピュータとも縁はなかったが、大学を出て就職した会社で当時のPCやらメインフレームやらと出会い、当時始まったばかりのパソコン通信で多くの人と出会う。それらの出会いを通じて、1987年頃からアルバイトで技術翻訳を始め、その年の暮れには会社を辞めてしまう。1988年に株式会社エーピーラボに入社し、取締役として97年まで在籍する。1997年に株式会社ロングテールを設立して現在に至る。訳書は、上下巻に分かれたものも2冊に数えて百数十冊になった。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  クナイスル,ロナルド・T.(クナイスル,ロナルドT.／Kneusel,Ronald T.)
  ２００３年から機械学習の仕事に携わり、２０１６年にコロラド大学ボルダー校で機械学習の博士号を取得
  
  三宅 陽一郎(ミヤケ ヨウイチロウ)
  ゲームＡＩ開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）。２００４年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。東京大学特任教授・立教大学特任教授・九州大学客員教授。ＩＧＤＡ日本ゲームＡＩ専門部会設立（チェア）、ＤｉＧＲＡ　ＪＡＰＡＮ理事、人工知能学会編集委員
  
  長尾 高弘(ナガオ タカヒロ)
  １９６０年生まれ。東京大学教育学部卒。英語ともコンピュータとも縁はなかったが、大学を出て就職した会社で当時のＰＣやらメインフレームやらと出会い、当時始まったばかりのパソコン通信で多くの人と出会う。それらの出会いを通じて、１９８７年頃からアルバイトで技術翻訳を始め、その年の暮れには会社を辞めてしまう。１９８８年に株式会社エーピーラボに入社し、取締役として９７年まで在籍する。１９９７年に株式会社ロングテールを設立して現在に至る

• 著者について

  Ronald T. Kneusel (ロナルドクナイスル)
  ●著者：Ronald T. Kneusel
  2003年から機械学習の仕事に携わり、2016年にコロラド大学ボルダー校で機械学習の博士号を取得。本書以外に『Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction』（No Starch Press, 2021）、『Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks』（No Starch Press, 2021）、『Strange Code: Esoteric Languages That Make Programming Fun Again』（No Starch Press, 2022、邦訳『ストレンジコード』［水野貴明訳竹迫良範監訳、秀和システム、2024］）、『Numbers and Computers』（Springer, 2017）、『Random Numbers and Computers』（Springer,2018）の5冊の本を執筆。

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