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大槻 知史
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最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み 単行本（ソフトカバー） – 2017/7/19

3.5 5つ星のうち3.5 30個の評価
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「神の一手」の謎にせまる!

【概要】
2017年5月にアルファ碁(AlphaGo)と柯潔(カ・ケツ)九段の最終決戦が行われ、
アルファ碁の3連勝となりました。アルファ碁は今回の対戦で
さらに進化をとげました。

このようにAIの技術進化は日進月歩で進んでおり、国内でも
企業や研究開発が進んています。中でも注目されているのは、
機械学習・深層学習・強化学習です。

本書はネイチャー誌で提供されているアルファ碁に関する
難解な学術論文を著者のほうで読み解き、アルファ碁で
利用されている深層学習や強化学習、モンテカルロ木探索の
仕組みについて、実際の囲碁の画面も参照しながら、
わかりやすく解説した書籍です。

本書を読むことで、最新のAIに深層学習、強化学習、
モンテカルロ木探索がどのように利用されているかを
知ることができ、実際の研究開発の参考にすることができます。

【読者対象】
・人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者
・ゲームAI開発者

【著者】
大槻 知史(おおつき・ともし)
2001年東京大学工学部計数工学科卒業。2003年同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。
以降、機械学習・最適化などの研究開発に取り組む。
ゲームAIプログラマーとしては、2001年より、囲碁・将棋プログラムの開発に従事。
著者の開発した将棋プログラム「大槻将棋」は、2009年世界コンピュータ将棋選手権にて第2位。博士(情報理工学)。

【監修者】
三宅 陽一郎(みやけ・よういちろう)
デジタルゲームの人工知能の開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、
東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。
ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。
共著『デジタルゲームの教科書』『デジタルゲームの技術』『絵でわかる人工知能』(SBCr) 、
著書『人工知能のための哲学塾』(BNN新社)、『人工知能の作り方』(技術評論社)、
『ゲーム、人工知能、環世界』(現代思想、青土社、2015/12)、最新の論文は
『デジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在』(人工知能学会誌 2015年、学会Webにて公開)。
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  1. 本の長さ
    272ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    翔泳社
  4. 発売日
    2017/7/19
  5. 寸法
    14.9 x 1.9 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4798152560
  7. ISBN-13
    978-4798152561
  8. すべての詳細を表示
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 翔泳社 (2017/7/19)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/7/19
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 272ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4798152560
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4798152561
  • 寸法 ‏ : ‎ 14.9 x 1.9 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    3.5 5つ星のうち3.5 30個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

יודה
5つ星のうち5.0 大変、参考に なります。
2020年6月15日に日本でレビュー済み
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大変、参考に なります。心の哲学に関心のある方にも おすすめします。
役に立った
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レイ
5つ星のうち4.0 アルファ碁の全体構造を基礎知識から説明している本
2017年8月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
要素技術の簡単な説明もあって一冊で完結しているのはいい。

読んでる途中は、CNNなどの基礎技術の解説とアルファ碁固有の解説が
混在しているので、話がどこへ向かってるのがよく分からなかった。
最後まで読むと案外まとまっていて印象が良くなる。

ただ、ところどころ知りたいことが今ひとつ書かれてないように感じた。
解説が技術一般論で終わってしまい、アルファ碁で実際どれくらい効果が
あったかというリアリティがいまいち伝わらない。
でもこれは論文ベースの解説である以上、仕方ないのかもしれない。
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
sirodemi
5つ星のうち3.0 最先端技術をこの分量で記述しようとするので．．．
2017年7月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この本ではAIにおいて
①直感力を表現する方法（ディープラーニングの概要）
②経験で強くする方法（強化学習の概要）
③先読みをする方法（モンテカルロ木の概要）
を説明しています。

機械学習初心者の人がアルファ碁の技術を理解するには、この何十倍ものページ数が必要でしょう。
上記概要を既に知っている人は物足りないかもしれません。
私には囲碁と機械学習の接点が分かったので有意義な本でした。
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
garam_man
5つ星のうち1.0 個別手法の簡易紹介とそれらの関係性を述べた書
2017年7月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
冒頭からNatureに投稿された論文が難解なので解説をする
とのスタンスが書かれており、囲碁とAIに関する技術発展の
経緯と最新と思われる機械学習手法の概念の説明が描かれている。
……つまり、元の論文を読み下すことが難しい人達を対象とし、
理解に必要な関連技術・研究を広く浅く紹介し、それらを
結びつけたものとしてアルファ碁ができている、と終わる。

アルファ碁ならではの、構築されたモデルの特性であったり、
各所に現れるマジックナンバー/チューニング結果等についても
一言触れる程度で、何故かといった追求もほぼ行われない。
事例としての掘り下げがあまりにないため、ただの一般的な
機械学習紹介の書籍と変わらない。

ニュースになった事例に軽く触れながら、高校生～大学入学直後の
学生に、興味を持ってもらう軽い話題を提供する程度の内容である。

結論としては、「アルファ碁 解体新書」ではなく、「神の一手」の
謎には迫れず、なぜこのタイトルを付けたのか？というコメントを
書かれた人の感想の通りであるように思われた。

※購入特典ダウンロード！等と宣伝をしていたpdfドキュメントは、
非常にどうでもよい技術進歩の系譜などが描かれた1枚ペラで
あり、これを喜ぶ購入者層が全く想像できない。
40人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazonのお客様
5つ星のうち5.0 機械学習の応用例が分かる良書
2018年2月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習の本を片っ端から買って読んでいますが
応用例についてここまで深く示した本は稀です
割と泥臭い作業が多い機械学習のメンドくささが
垣間見える良い本だと思います
役に立った
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手作り工房
5つ星のうち4.0 ゲームAIについて興味深い１冊
2017年7月23日に日本でレビュー済み
個人的に趣味で機械学習（CNN、RNN、ディープラーニング）等のプログラムを試したりしているけど、昨年話題になって機械学習に興味を持つきっかけになった「アルファ碁」についての本とあって問答無用で購入。

内容的には深くは解説されていないけど、個別のCNNやら強化学習について知りたければ、メモ書きで書かれている論文とか書籍を見れば済むだけのこと。
プログラムのソースは別の本を見れば、書ける話だし、内容的には必要十分だと思う。
これで、ゲームAIについてある程度見通しがついた。
普通に理解できれば、読み物として面白い。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Ninjya
5つ星のうち2.0 説明不足
2017年9月7日に日本でレビュー済み
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キーワードを並べただけで、専門に勉強している人や研究者以外の人にとっては説明不足で
文献を読まないとよくわからない。　なんとなく概念を並べただけで分かっている人にしかわからない。
的を絞ってもいいから丁寧に説明してほしいと思いました。
表題につられて購入したが期待外れでした。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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むむむ
5つ星のうち2.0 知りたい事が分からない
2018年7月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習やDeepLearningのしくみを良く知っている人を前提にしているようにも思えますが、逆に知っていると記述の不足や定義の不足を感じていまい、フラストレーションが溜まります。
役に立った
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