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グーグルに学ぶディープラーニング 単行本（ソフトカバー） – 2017/1/26

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ディープラーニングは、人工知能や機械学習と何が違う?
この技術によって将来、ビジネスはどう変化する?
グーグルの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するとともに
最新の事例から、将来のビジネスの変化を探る1冊。

囲碁のプロ棋士に勝つ、クイズのチャンピオンに勝つ──、人工知能(AI)はこうした特定分野で象徴的な成果を上げてきました。
しかし、最近ではAIが人々の生活や経済活動を改善して、世の中を変えていく可能性を示す実例が次々と出てきました。

例えば、米グーグルは、AIを使った「Google翻訳」の精度を大きく改善し、長年「実用的ではない」と言われてきた機械翻訳を日常
生活では十分実用的なレベルへと引き上げました。また、同社はデータセンターにおけるサーバーなどの冷却電力を40%も削減しました
これもAIを活用して空調や窓の調節・開閉など約120の要素を制御し最適化した成果です。大手IT企業は次々と画像認識、音声認識、
翻訳といったAI機能を安価に提供し始めており、いわば「蛇口をひねればAIがすぐ使える」時代が間もなく到来します。

このAIの進化をけん引するのが、脳の神経回路が仕組みの原点にある「ディープラーニング」という技術です。本書では、グーグル
のエンジニアらへの取材に基づき、このディープラーニング技術をやさしく解説。また、将来のビジネスがどう変わるのか、グーグルの
サービスや日本企業の取り組み事例から探るとともに、その未来の姿に迫ります。

<主な内容>
序 章 ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
第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?
第2章 <入門>ディープラーニングの仕組み
第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
第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
第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
第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
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  1. 本の長さ
    184ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    日経BP
  4. 発売日
    2017/1/26
  5. 寸法
    15 x 1.3 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4822236862
  7. ISBN-13
    978-4822236861
  8. すべての詳細を表示
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出版社より

4822236862 4822236609 4822236560
グーグルに学ぶディープラーニング RESASの教科書 リーサス・ガイドブック この1冊でまるごとわかる人工知能&IoTビジネス(日経BPムック)
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価格 ￥798 — ￥1,462
発売日 2017/1/26 2016/9/1 2016/6/1

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 日経BP (2017/1/26)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/1/26
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 184ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4822236862
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4822236861
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.3 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.9 201

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ねこひげ
5つ星のうち4.0 AI活用事例が知りたい方はぜひ
2020年8月13日に日本でレビュー済み
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AI活用事例が豊富であり、参考になりました。
役に立った
 レポート
sanjunio
5つ星のうち5.0 GoogleがすすめるＡＩ技術の解説を多くのＡＩ現場のリーダーからのインタビューを通して解説。わかりやすい。
2017年6月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
２０１６年４月に新たに就任にたGoogleのCEOが、「今まではスマホを第一に考えてきたが、これからはAIを第一に考える」というレター
を株主に送った。その後、アルファ碁が韓国のチャンピオンを破り、2017年5月には中国No.1チャンピオンに完全勝利した。これによりGoogleの親会社であるアルファベットの株はさらに上昇している。

アルファ碁同士を対決させたところ、囲碁界は見たこともない手に驚いたという。機械の助けによっていままで見えていなかったことがわかるというのは、人類の文明をさらに大きく進歩させる起爆剤になるかもしれない。（文明を崩壊させてしまう可能性もあるが）。

機械学習とディープラーニングの違いは、機械学習は大量の入力データと出力データを読み込ませ、入力に対して「なぜ」出力になるかを自動的に考えさせて、法則をモデル化し、再度入力が来たときはそのモデルを使って出力をだせるようにすること。ディープラーニングとは機械学習の一種で、この入出力が何層にも積み重なったようなものをいう。一方、従来からのエキスパートシステムとは何らかの論理を人間が教え込むタイプを言う。IBMのワトソンは機械学習ではあるがフィードするデータには人間の手でかなり加工されているようだ。

また入出力を層に分けるという考え方はニューラルネットワークの理論と同じだが、コンピューティングパワーのおかげで層の数が大きく増えたのがディープラーニングということだ。考えてみると我々が写真を見せられた時、最初は「何が写っている？」と思い、その後、「この場所はどこ？」「この人はどんな表情をしている？」と徐々に深い理解に進んでいる。

この本で初めてテンセルフローを知って、Googleのサイトで遊んでみたけれど正直どう使っていいのかわからなかった。でも入出力レイヤの層を深くしたり一層の処理数を増やしてみたりして結果がどう変わるのか視覚的に見れるのでAIの雰囲気をつかむにはよかった。

このテンセルフローはオープンにAPI化されていて、誰でも使えるというから以前大学の研究所レベルだったAIの広がりに驚く。私自身Google Photoは愛用しているが、過去にたまった何百枚の写真から、「城」と検索するとそれらしい写真が出てくるのにはたまげた。
子供たちが何気にAIを普通に使うような時代になってしまったというわけだ。この画像認識もVision APIという名前で一般公開されている。

Google社外でも、いくつか実用例が紹介されているが、AirBnBでは、物件のタイプや場所で売上が最大になる最適な価格をAIが提案したり、オークネットでは写真を撮るだけでAIがクルマのメーカーや型、年式や程度などを見極めて査定をするといったものが普通に使われているという。またクレジットカード会社はAIにより不正使用を判断、その正確性はいまや約90％まで向上しているらしい。

その他、実用には至っていないが、BBCのドラマをAIに見せたら５０％の精度で読唇術ができた（１０年以上の経験者でも２５％）というのも面白い。いまや世界中の都会には防犯用のカメラモニターがあるので、AIがその全てを担えば、Facebookの写真などから誰がどこにいるかリアルタイムで認識するだけでなく、何をしていて、何を話しているかまでわかる時代がもうそこまで来ているような気がする。映画「１９８４」のビッグブラザーが３０年以上遅れていよいよ登場するかもしれない。
今は碁や将棋のような卓上ゲームだけど、そのうち、ロボット技術も進化して、全てにおいて人間が機械に負ける日が１０年以内に来そうな気がする。そうなったら「世界一」の称号も（人間界では）のカッコ付きとなり、トップを目指してかんばるモチベーションもわかなくなりそうだ。

面白いなと思ったのは、そんなすごいAIだけど、逆に１００％の仕事を要求されるようなトランザクション処理には向いていないということ。これは推論だけで判断してしまい、データ量が少なければ推論の精度は当然下がってしまうから。この辺は、場合に応じて見たものだけで推論したり、論理を知ったうえで行動したり使い分けられる人間はまだまだスゴイと思った。
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
ぴゃぴゃぴゃ
5つ星のうち3.0 Googleの事例をもとにディープラーニングの仕組みと活用例を解説。
2019年6月17日に日本でレビュー済み
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ディープラーニング活用プロジェクトを進めるために
１．ビジネスの旗振り役
２．ディープラーニングの技術者、データサイエンティスト
３．モデルを組み込んだシステムを作るエンジニア
４．ビジネスとエンジニア、データサイエンティストの橋渡し役
の人材が必要という話が印象的。
「人工知能は魔法の杖のように思われがちですが、やはり使い方があります。何をどうすれば業務をよくできるのか。それを定義して、業務向上に相関するデータは何なのかを探っていく必要があるのです。データからは答えは出てきません」ということで、ビジネスの旗振り役や、エンジニア・データサイエンティストとの橋渡し役が重要と感じた。
役に立った
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r-u
5つ星のうち4.0 人工知能はどんなことができるのか、どのように活用されているのかが、よくまとまっている良書
2018年7月28日に日本でレビュー済み
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Googleの人工知能サービス事例紹介だけでなく、ディープラーニングと機械学習の違い、教師あり学習と強化学習など、人工知能の基本的な情報が記載されている。
機知の情報も多かったが、人工知能はどんなことができるのか、どのように活用されているのかが、よくまとまっている良書である。
再読したい。
役に立った
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kaseide04
5つ星のうち5.0 今世紀を代表する技術の黎明期の解説書。衝撃が日に日に増します。
2017年2月6日に日本でレビュー済み
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趣味から資産運用まで、
生活にAIが付きまとうので
AIを知ることにした。
内容は入門の入門で、素人用です。
グーグルAIの骨格を知る良書と思います。

グーグルの志は高い。
「ネットの民主化」を推し進め、
解決すべき問題は何かを問う。

今後、政治経済、教育・研究、生活の隅々まで、
相関性のある情報はAI化が本格化する。
AIを活用することができない情報弱者は
弱い立場に追いやられる時代が幕を開けた。
AI技術者がビジネス（などの業務）をする方が
適しているは象徴的な指摘です。

さて読後、私はまずパイソンを学ぶことにした。
自分の子供に教え、
早くAIに馴染ませたい。

政治・軍事にAIは確実に利用される。
米国の現大統領がAIのアドバイスに従い
当選したと仮に判明したとしても肯ける。
経営よりもAIに精通した大統領が出現したら怖い。
平和な時代が持続することを願わざるをえない。
16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
名無し
5つ星のうち3.0 技術の概説と実用例紹介
2017年7月25日に日本でレビュー済み
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　技術者向けではなく、一般の人からの、「ディープラーニングとはなんですか」という疑問に対して答える本です。
　そこそこわかりやすくまとまっていると思います。
　個人的には、専門用語や数式のわかりやすい解説を望んでいたので、星は少な目ですが、なんとなく概要から掴みたい一般の方であれば、十分な情報量ではないかと思います。

　ただし、内容的には類書とさして変わらない、一般的なものです。
　似たような本をいくつも買わないように注意です。
4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 Customer
5つ星のうち4.0 さわり
2017年12月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ディープラーニングについてちょろっと読むのにちょうどよい内容と長さ。
役に立った
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unknown
5つ星のうち5.0 実例入りでイメージしやすいです
2019年5月7日に日本でレビュー済み
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実例入りで、AIの実際を知らない人にもイメージしやすいです。
役に立った
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