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ディープラーニング (やさしく知りたい先端科学シリーズ2) 単行本 – 2018/3/26
谷田部 卓
(著)
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ゼロからはじめる機械学習の基本早わかり
ディープラーニング(機械学習、深層学習)はAI、人工知能の急速な進化に寄与している。
知能とは何かを問うということは、人間の考え方や視覚、聴覚、言語といった
普段なにげなく使っている感覚と脳の関係を一から考え直すことにほかならない。
本書はディープラーニングとはどういう技術なのか、そのしくみと
最新の動向をわかりやすい文章とイラストで解説する。
話題の先端科学に触れたいという知的好奇心に応えるイラスト図解シリーズ第2弾。
〔本書の特色〕
◇機械学習の基本原理を知る
人工知能が言葉を聞いたとき、どうやって意味を理解しているのかなど、
機械に物を学ばせる方法をわかりやすく解説。
◇ゼロからわかるディープラーニングのしくみ
「学ぶ」「学習する」とはどういうことなのか、「見る」「聞く」「感じる」とは、
機械は想像力を持つことができるのだろうかなど、種々の疑問に答える。
◇ディープラーニングでできること
現在開発されている最新APIやアプリの動向を紹介。
利用方法だけでなく今日からはじめることができる開発方法にも触れる。
◇AI技術とビジネスとの密接な関わり
AIビジネスは成り立つのか、AIは人類の敵か味方かなど、
これからの未来像と社会的影響を予測する。
◇ヒトと機械のはざまで格闘する研究者の物語
暗号機エニグマを解読したアラン・チューリング、
人工知能の父マービン・ミンスキー――天才研究者たちのスマートかつ
泥臭く人間味あふれる開発物語をコラムで紹介。
ディープラーニング(機械学習、深層学習)はAI、人工知能の急速な進化に寄与している。
知能とは何かを問うということは、人間の考え方や視覚、聴覚、言語といった
普段なにげなく使っている感覚と脳の関係を一から考え直すことにほかならない。
本書はディープラーニングとはどういう技術なのか、そのしくみと
最新の動向をわかりやすい文章とイラストで解説する。
話題の先端科学に触れたいという知的好奇心に応えるイラスト図解シリーズ第2弾。
〔本書の特色〕
◇機械学習の基本原理を知る
人工知能が言葉を聞いたとき、どうやって意味を理解しているのかなど、
機械に物を学ばせる方法をわかりやすく解説。
◇ゼロからわかるディープラーニングのしくみ
「学ぶ」「学習する」とはどういうことなのか、「見る」「聞く」「感じる」とは、
機械は想像力を持つことができるのだろうかなど、種々の疑問に答える。
◇ディープラーニングでできること
現在開発されている最新APIやアプリの動向を紹介。
利用方法だけでなく今日からはじめることができる開発方法にも触れる。
◇AI技術とビジネスとの密接な関わり
AIビジネスは成り立つのか、AIは人類の敵か味方かなど、
これからの未来像と社会的影響を予測する。
◇ヒトと機械のはざまで格闘する研究者の物語
暗号機エニグマを解読したアラン・チューリング、
人工知能の父マービン・ミンスキー――天才研究者たちのスマートかつ
泥臭く人間味あふれる開発物語をコラムで紹介。
- 本の長さ176ページ
- 言語日本語
- 出版社創元社
- 発売日2018/3/26
- 寸法14.9 x 1.3 x 21 cm
- ISBN-104422400347
- ISBN-13978-4422400341
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対象商品: ディープラーニング (やさしく知りたい先端科学シリーズ2)
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出版社より

商品の説明
著者について
1957年、栃木県生まれ、神奈川県在住。
1980年、国立宇都宮大学工学部電子工学科卒業。
製版機メーカー、精密機器メーカーを経て、大手ソフトウェア会社に入社。
Webサービスの企画開発、ITコンサルティング業務に長年にわたり従事。
機械学習の調査検討を進め、新規サービスの企画設計開発を担当。
機械学習の社内講師を務めた後、退職。
現在、自営業として主に人工知能に関するITコンサルティング及び
データサイエンティスト業務に従事している。
著書に電子書籍「ビジネスで使う機械学習 Kindle版」
「よくわかるディープラーニングの仕組み Kindle版」がある。
1980年、国立宇都宮大学工学部電子工学科卒業。
製版機メーカー、精密機器メーカーを経て、大手ソフトウェア会社に入社。
Webサービスの企画開発、ITコンサルティング業務に長年にわたり従事。
機械学習の調査検討を進め、新規サービスの企画設計開発を担当。
機械学習の社内講師を務めた後、退職。
現在、自営業として主に人工知能に関するITコンサルティング及び
データサイエンティスト業務に従事している。
著書に電子書籍「ビジネスで使う機械学習 Kindle版」
「よくわかるディープラーニングの仕組み Kindle版」がある。
登録情報
- 出版社 : 創元社 (2018/3/26)
- 発売日 : 2018/3/26
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 176ページ
- ISBN-10 : 4422400347
- ISBN-13 : 978-4422400341
- 寸法 : 14.9 x 1.3 x 21 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 666,180位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 364位情報・コンピュータ産業
- - 456位情報社会
- - 896位ビジネスとIT
- カスタマーレビュー:
著者について
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神奈川県在住。ソフトウェア会社で、大手企業の技術戦略部門へのITコンサルティング業務に従事。クラウドでの機械学習を利用した新サービスの企画、開発、実装、試作まで行う。機械学習の社内講師を経て、現在はAIビジネスのコンサルティング、AIセミナー講師。著書は、日本ディープラーニング協会お薦め書籍にランクインしている。
著書:「未来IT図解 アフターコロナのITソリューション」(MdN社2020年8月)、「臨床医のための医療AI概論」(日経メディカル 2019年12月共著)、「未来IT図解 これからのAIビジネス」( MdN社 2018年10月)、「ディープラーニング 」(創元社 やさしく知りたい先端科学シリーズ 2018年4月) 、「ビジネスで使う機械学習」、「よくわかるディープラーニングの仕組み」、「深遠なる本の海へ沈みたい君に: ぜひ読んでもらいたい本」
http://gagbot.net
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3 星
2章、3章が難しかった。
78点 読了まで3時間[読みやすさ 5/10] 正直、2章、3章は、読んでも良くわかりませんでした。[学び 7/10] 1章、4章は人工知能について学べました。2章、3章は難しかった。【Q1】どんな人にオススメ? 猫の表紙が可愛いが、見た目ほど簡単な内容ではないので、ある程度、数学が得意な人でないと厳しいと思います。正直、僕には2章、3章は難しかったです。【Q2】この本の弱みは? なんと言っても表紙の可愛さと内容の難しさのギャップ。書店で手に取ったら2章、3章に目を通して、理解が追いつくか確かめてください。【Q3】この本の強みは? 難しい部分もあるが、人工知能開発をめぐる人物ドラマや、人口知能のビジネス利用の状況など、コラムや読み物も多く、勉強になる。
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上位レビュー、対象国: 日本
レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。
2018年12月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
巻末のAPI週に日本企業が多数あるのに驚きました。GAFAあたりは知ってましたが、日本企業のが面白そうでした。一部間違ってるのがあるのは残念。Kindle版の割引率も高く、お得感がありました。実際には1時間くらいで読み終わりました。内容がないというのではなく、わかりやすくまとまっていたように思います。必要に応じてまた読み返そうと思います。
2018年6月15日に日本でレビュー済み
78点 読了まで3時間
[読みやすさ 5/10] 正直、2章、3章は、読んでも良くわかりませんでした。
[学び 7/10] 1章、4章は人工知能について学べました。2章、3章は難しかった。
【Q1】どんな人にオススメ?
猫の表紙が可愛いが、見た目ほど簡単な内容ではないので、ある程度、数学が得意な人でないと厳しいと思います。正直、僕には2章、3章は難しかったです。
【Q2】この本の弱みは?
なんと言っても表紙の可愛さと内容の難しさのギャップ。書店で手に取ったら2章、3章に目を通して、理解が追いつくか確かめてください。
【Q3】この本の強みは?
難しい部分もあるが、人工知能開発をめぐる人物ドラマや、人口知能のビジネス利用の状況など、コラムや読み物も多く、勉強になる。
[読みやすさ 5/10] 正直、2章、3章は、読んでも良くわかりませんでした。
[学び 7/10] 1章、4章は人工知能について学べました。2章、3章は難しかった。
【Q1】どんな人にオススメ?
猫の表紙が可愛いが、見た目ほど簡単な内容ではないので、ある程度、数学が得意な人でないと厳しいと思います。正直、僕には2章、3章は難しかったです。
【Q2】この本の弱みは?
なんと言っても表紙の可愛さと内容の難しさのギャップ。書店で手に取ったら2章、3章に目を通して、理解が追いつくか確かめてください。
【Q3】この本の強みは?
難しい部分もあるが、人工知能開発をめぐる人物ドラマや、人口知能のビジネス利用の状況など、コラムや読み物も多く、勉強になる。

78点 読了まで3時間
[読みやすさ 5/10] 正直、2章、3章は、読んでも良くわかりませんでした。
[学び 7/10] 1章、4章は人工知能について学べました。2章、3章は難しかった。
【Q1】どんな人にオススメ?
猫の表紙が可愛いが、見た目ほど簡単な内容ではないので、ある程度、数学が得意な人でないと厳しいと思います。正直、僕には2章、3章は難しかったです。
【Q2】この本の弱みは?
なんと言っても表紙の可愛さと内容の難しさのギャップ。書店で手に取ったら2章、3章に目を通して、理解が追いつくか確かめてください。
【Q3】この本の強みは?
難しい部分もあるが、人工知能開発をめぐる人物ドラマや、人口知能のビジネス利用の状況など、コラムや読み物も多く、勉強になる。
[読みやすさ 5/10] 正直、2章、3章は、読んでも良くわかりませんでした。
[学び 7/10] 1章、4章は人工知能について学べました。2章、3章は難しかった。
【Q1】どんな人にオススメ?
猫の表紙が可愛いが、見た目ほど簡単な内容ではないので、ある程度、数学が得意な人でないと厳しいと思います。正直、僕には2章、3章は難しかったです。
【Q2】この本の弱みは?
なんと言っても表紙の可愛さと内容の難しさのギャップ。書店で手に取ったら2章、3章に目を通して、理解が追いつくか確かめてください。
【Q3】この本の強みは?
難しい部分もあるが、人工知能開発をめぐる人物ドラマや、人口知能のビジネス利用の状況など、コラムや読み物も多く、勉強になる。
このレビューの画像

2021年1月12日に日本でレビュー済み
目次前の序文によると、『「やさしく知りたい先端科学シリーズ」は、現代を生きる私たちの身の回りにある高度な科学や技術、その周囲にある出来事や物事をできるだけ平易な説明とイラストで解説するものです。』とのこと。
確かに、パラパラと本書をめくってみると、複雑な数式(単純なものはある)やコードサンプルもなく、図表による解説がメインの内容でした。確かに、取っつき易さはあります。全くの素人が最初に選ぶ一冊としては、悪くは無さそうな内容です。
序盤で「機械学習の種類」など大上段からの話もありますが、基本的には「APIとして提供されているAIを使う」人向けの内容。
残念だったのは、P.174の参考文献があまりにあっさりしすぎで、書籍が一覧で示されているだけだったこと。
おそらく本書を読み終わったばかりの人は、「次に何を手に取ったらいいの?」とポカンとしてしまうような気がしました。
(個々の書籍について簡単な内容を示すとか、本書の読者層向けにPythonの入門書の紹介を手厚くするとかしても良かったんじゃ無いかなと……)
確かに、パラパラと本書をめくってみると、複雑な数式(単純なものはある)やコードサンプルもなく、図表による解説がメインの内容でした。確かに、取っつき易さはあります。全くの素人が最初に選ぶ一冊としては、悪くは無さそうな内容です。
序盤で「機械学習の種類」など大上段からの話もありますが、基本的には「APIとして提供されているAIを使う」人向けの内容。
残念だったのは、P.174の参考文献があまりにあっさりしすぎで、書籍が一覧で示されているだけだったこと。
おそらく本書を読み終わったばかりの人は、「次に何を手に取ったらいいの?」とポカンとしてしまうような気がしました。
(個々の書籍について簡単な内容を示すとか、本書の読者層向けにPythonの入門書の紹介を手厚くするとかしても良かったんじゃ無いかなと……)
2018年3月30日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
知性とは何でしょうか、から始まるのでそういうのに抵抗がある人は読みにくいかもしれませんが、そういう人はそもそも読まないですよね。いい本だと思います。
2018年4月6日に日本でレビュー済み
今注目されている「AI」ブームの中心にある「ディープラーニング」の教科書的な書籍です。
筆者も「教科書的」なところにこだわって執筆されているように感じました。
「教科書的」と言っている点は、編集されている内容が、ディープラーニングに関して、広く・浅く扱われていることです。結果、あっという間に読めて、ふんわりと「ふーん、そういう感じなのね」ということは分かりますが、どこか特定の分野に関しての専門家になれるわけではありません。本書の中には「Chapter 3 AIアプリケーションの開発方法」なる章があり、2018年1月時点での各社のクラウドサービス事例や、NTTドコモ、NTTレゾナントのAPIなどが紹介されていますが、具体的な使い方まで踏み込んでいるわけではありません。
速読的な読み方をすると、1時間程度で読めるので、2-3回読み返してみましたが、下記のような層には適している書籍だと感じましたので、ご参考まで。
1) 学生
第1章の機械学習の原理から説明されている。
ディープラーニングにつながるAIの歴史 (今は第3期のブームで、なんと第1期は 1943年にさかのぼること)
から始まって、AIアプリケーションの開発をするときのとっかかりを与えてくれます。
2) 中小企業経営者・マネジメント層
第2章でディープラーニングを包括する「機械学習」について事例をあげて説明されています。
第3章では、テストするだけなら費用が掛からないこと。
そして、第4章では、AI業界で前提として語られるようなテーマ「AIは使えるのか」「AIは言葉を理解できるか」「AIビジネスは成り立つか」「AIは人類の敵か味方か」などが簡潔にまとめられています。
テーマタイトルを読んだだけで…うさん臭く感じるかもしれませんが、内容はどちらかに偏っているわけでなく、フラットに記載されていて、まさに「広く浅く」を体現した内容です。
3) 技術的なことに関心がある。昔のエンジニア
最近新しいことを学んでいないエンジニア層にもお薦めです。
章の隙間に関連した読み物がちりばめられており、ディープラーニングの歴史から語られているので、学生時代に情報科学分野をかじった人なら、昔話で盛り上がるかのように興味がわくと思います。
第3章の開発の記述を見てみると、一定のレベルのエンジニアであれば、今週末にでも試してみるか、と思えるようなところまでは記述されています。さらに自分の上司から何か突っ込まれても、第4章の記述を参考に、説明してあげられるのではないでしょうか。エンジニアとしての価値を少しだけ上げてくれるのは間違いありません。(笑)
筆者も「教科書的」なところにこだわって執筆されているように感じました。
「教科書的」と言っている点は、編集されている内容が、ディープラーニングに関して、広く・浅く扱われていることです。結果、あっという間に読めて、ふんわりと「ふーん、そういう感じなのね」ということは分かりますが、どこか特定の分野に関しての専門家になれるわけではありません。本書の中には「Chapter 3 AIアプリケーションの開発方法」なる章があり、2018年1月時点での各社のクラウドサービス事例や、NTTドコモ、NTTレゾナントのAPIなどが紹介されていますが、具体的な使い方まで踏み込んでいるわけではありません。
速読的な読み方をすると、1時間程度で読めるので、2-3回読み返してみましたが、下記のような層には適している書籍だと感じましたので、ご参考まで。
1) 学生
第1章の機械学習の原理から説明されている。
ディープラーニングにつながるAIの歴史 (今は第3期のブームで、なんと第1期は 1943年にさかのぼること)
から始まって、AIアプリケーションの開発をするときのとっかかりを与えてくれます。
2) 中小企業経営者・マネジメント層
第2章でディープラーニングを包括する「機械学習」について事例をあげて説明されています。
第3章では、テストするだけなら費用が掛からないこと。
そして、第4章では、AI業界で前提として語られるようなテーマ「AIは使えるのか」「AIは言葉を理解できるか」「AIビジネスは成り立つか」「AIは人類の敵か味方か」などが簡潔にまとめられています。
テーマタイトルを読んだだけで…うさん臭く感じるかもしれませんが、内容はどちらかに偏っているわけでなく、フラットに記載されていて、まさに「広く浅く」を体現した内容です。
3) 技術的なことに関心がある。昔のエンジニア
最近新しいことを学んでいないエンジニア層にもお薦めです。
章の隙間に関連した読み物がちりばめられており、ディープラーニングの歴史から語られているので、学生時代に情報科学分野をかじった人なら、昔話で盛り上がるかのように興味がわくと思います。
第3章の開発の記述を見てみると、一定のレベルのエンジニアであれば、今週末にでも試してみるか、と思えるようなところまでは記述されています。さらに自分の上司から何か突っ込まれても、第4章の記述を参考に、説明してあげられるのではないでしょうか。エンジニアとしての価値を少しだけ上げてくれるのは間違いありません。(笑)
2018年5月4日に日本でレビュー済み
AI(人工知能)が知識を貯える手法として確立されつつある、ディープラーニング(機械学習)の理論や活用方法を、初心者向けに解り易く解説している参考書です。
その内容は、AIがどの様な仕組みで稼動しているのかが6割、過去から現在までのAI活用方法が3割、そして未来への展望が1割と言う感じです。
従って、理論や数式はコンセプトに当たる表層部分の解説に止められており、AIエンジニアを目指している様な方には、物足りないと言える内容です。
反面、ワープロの『予測漢字変換』とか、検索エンジンの『自動候補表示』等と、徐々に実生活に溶け込んで来た同技術について「何故その様な事が出来る様になって来たのか?」と言う、素朴な疑問を抱いている方には、懇切丁寧に答えられる内容となっています。
AI内部で、どの様な処理が行われているのかと言う点については、表紙の様な和やかな挿絵も交え、解り易く図表解説され、偉人の異形や悲劇も紹介しながら、歴史的変遷も添えて示されています。
また技術的側面では、いきなりプログラミング言語や数式を並べるのでは無く、比較的身近な話題から入る様に配慮されており、3Dゲームで御馴染みの GPU が膨大なAI処理に転用され始めている事や、S.Jobs最後の遺産 Siri 等の音声認識を挙げた、自然発音や自動翻訳に進化して来た内情解説等、一般人の脳でも理解し易く努められています。
総じて『プログラミングの知識が無くても解る』とアピールされている通りの、初心者向け早分かり読本と言え、ニュースや新聞で取り上げられる、各種話題のちょっとだけ深層部分を学べると言う志向には大変満足しましたので、☆×5とします。
その内容は、AIがどの様な仕組みで稼動しているのかが6割、過去から現在までのAI活用方法が3割、そして未来への展望が1割と言う感じです。
従って、理論や数式はコンセプトに当たる表層部分の解説に止められており、AIエンジニアを目指している様な方には、物足りないと言える内容です。
反面、ワープロの『予測漢字変換』とか、検索エンジンの『自動候補表示』等と、徐々に実生活に溶け込んで来た同技術について「何故その様な事が出来る様になって来たのか?」と言う、素朴な疑問を抱いている方には、懇切丁寧に答えられる内容となっています。
AI内部で、どの様な処理が行われているのかと言う点については、表紙の様な和やかな挿絵も交え、解り易く図表解説され、偉人の異形や悲劇も紹介しながら、歴史的変遷も添えて示されています。
また技術的側面では、いきなりプログラミング言語や数式を並べるのでは無く、比較的身近な話題から入る様に配慮されており、3Dゲームで御馴染みの GPU が膨大なAI処理に転用され始めている事や、S.Jobs最後の遺産 Siri 等の音声認識を挙げた、自然発音や自動翻訳に進化して来た内情解説等、一般人の脳でも理解し易く努められています。
総じて『プログラミングの知識が無くても解る』とアピールされている通りの、初心者向け早分かり読本と言え、ニュースや新聞で取り上げられる、各種話題のちょっとだけ深層部分を学べると言う志向には大変満足しましたので、☆×5とします。