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グーグルに学ぶディープラーニング

グーグルに学ぶディープラーニング

日経ビッグデータ

日経BP / 2017-01-26

累計読者数3
平均ハイライト数 5.7件/人
推定読了時間 約2時間59分
star総合評価 49/100
trending_up後半加速型
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この本について

AIを業務に活かしたいと思いつつ、「結局どこから手をつければいいのか」「用語だけが先に飛び交っていて、全体像がつかめない」と感じることが自分にもよくあります。技術の話になるほど抽象度が急に上がって、仕事にどう関係するか見えなくなるあの感じです。 この本は、そのモヤモヤをほどくのにちょうどいい距離感でした。ディープラーニングを“魔法の箱”として扱わず、企業が実際に何をしているのかを淡々と追っていくので、自分の仕事に照らして考えやすいんです。たとえば、まず小規模なPoCから始めて、技術者・既存システムの担当者・現場の人がどう連携するのか。あるいは、データが少ないと精度が崩れる具体的な理由や、逆にどんな問題ならディープラーニングが力を発揮するのか。こういう“現場レベルの視点”を拾ってくれるのがありがたいところでした。 読みながら、「AIを導入するかどうか」ではなく、「自社ならどんなデータをため、どう検証を回すべきか」という視点に切り替わる感覚があります。技術を神格化せず、でも距離を置きすぎず、道具として扱う姿勢が自然に身につく本でした。AIやデータ活用の話になると一気に身構えてしまう人にほど、静かに効くと思います。

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書籍情報(出版社紹介・目次)expand_more

出版社による紹介

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。 序章●ディープラーニングがすべてのビジネスを変える 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? 2章●入門 ディープラーニングの仕組み 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 4章●企業事例編 5章●活用フレームワーク編 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
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