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WebShop書籍・雑誌総合案内データサイエンス・シリーズ>Pythonが動くGoogle ColabでAI自習ドリル

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データサイエンス・シリーズ

独学できる24の主要アルゴリズム

Pythonが動くGoogle ColabでAI自習ドリル

B5判 304ページ
定価3,080円(税込)
JANコード:JAN9784789845182
2024年5月1日発行
牧野 浩二/足立 悠 / 共著
2024年4月23日発売予定!
 本書では,独学することを前提に,AIとしてよく知られている分類,予測,画像認識,物体検出,自然言語処理などを,プログラムとイメージ図で解説しています.
 難しい理論・数式の理解よりも,個々のAIの仕組みをイメージできるようなり,身の回りの問題を解決できるツールとしてAIを使えるようになることを目的としています.このため,AIに関する多くの技術を紹介しつつ,その仕組みをイメージ図を使って解説し,使い方はできるだけ省略しないように努めました.さらに,読者が自分の理解度を確認でき,スムーズに,かつ,うまくAIを使いこなせるように,いくつかの基礎的な技術に関しては練習問題をつけてあります.

本書は月刊『Interface』誌2021年1月号〜2023年5月号に掲載された,連載「AI自習ドリル」の内容を再編集,加筆しまとめたものです.
目次

イントロダクション 本書の読み方…AIアルコリズムを使いこなすために

第1部 押さえておきたい基本の「機械学習」

第1章 多くのデータを指定した数のグループに分けてくれる「k平均法」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 発展的な内容…いろいろな表示方法でデータを読み解く
7 プログラムの説明
8 実践!データセットを自作してk平均法を適用してみる

第2章 たくさんの項目からなるデータを人間に分かりやすい形で表示してくれる「主成分分析」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 発展的な内容…商品開発に生かす
Appendix 主成分分析で画像分類

第3章 分類の難しそうなデータを直線や曲線でグループ分けしてくれる「サポート・ベクタ・マシン」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
Appendix サポート・ベクタ・マシンで画像分類

第4章 次の状態を予測,その根拠を数学的に示す「時系列データ解析」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 実践!時系列データ解析に適したモデルを作る

第5章 似た特徴を持つデータを近くに集めることを繰り返す「自己組織化マップ」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 プログラムの説明
7 実践!SOMでクラスタ分析を実行

第2部 これだけ知っていれば大丈夫「ディープ・ラーニング」

第1章 心臓部「ニューラル・ネットワーク」を知る,動かす
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 プログラムの説明
7 発展的内容…数値データを分類

第2章 画像認識や物体検出が得意な「畳み込みニューラル・ネットワーク」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 プログラムの説明
Appendix CNNのネットワークを最適化

第3章 学習用データ作りに欠かせない…認識対象物を明確にする作業「アノテーション」
1 ディープ・ラーニングにおける入力データの役割
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 実践!道路標識の検出

第4章 骨格推定ライブラリ「OpenPose」を使って人の姿勢を分析
1 できること
2 プログラムを動かしてみよう
3 各関節の位置情報を取得する

第5章 画像中のどこに何が写っているのかが分かる「YOLO」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 実践!自分のデータをYOLOで分析

第6章 どこに/何が/どのような形で写っているのかが分かる「セグメンテーション」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 実践!未登録の新たな物体を認識させる

第7章 人の動作を3次元解析「MeTRAbs」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう

第8章 新しい画像を生成できる敵対的生成ネットワーク「GAN」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 プログラムの説明

第9章 自然言語処理が得意なRNNを基にした「LSTM」で自動作文
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 原理
5 好きな作品を使って自動作文

第10章 数値を予測するのが得意な「回帰問題」をディープ・ラーニングで解く
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 プログラムの説明

第11章 「回帰問題」を利用したデータの補完と予測
1 回帰問題のおさらい
2 実践!欠損画像を補完

第3部 コンピュータが自分で試行錯誤して少しずつ賢くなる「強化学習」

第1章 人間vs.人工知能
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 数式で理解するQラーニング
7 プログラムの説明
Appendix 練習問題と回答

第2章 人工知能vs.人工知能
1 できること(エージェントが複数の場合)
2 エージェントが2つのイメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 プログラムの説明
7 実践!ネコと飼い主の追いかけっこゲームを作る

第4部 データ解析と最適化手法

第1章 アンケート分析でよく使われる「ポジ・ネガ解析,単純集計,クロス集計」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう1
4 プログラムを動かしてみよう2
5 プログラムを動かしてみよう3
Appendix ピボット・テーブルを使いこなす

第2章 スライド・パズルとルート・パズル「網羅的探索」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方

第3章 ナップザック問題と巡回セールスマン問題を「最適化手法」で解く
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 発展的内容…貧欲法で効率よく

第4章 巡回セールスマン問題を群知能の1つ「アントコロニー最適化」で解く
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 原理

第5章 あいまいさを数値的に評価する「ファジィ制御」
1 できること
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 プログラムの説明

第6章 ファジィ制御の応用…エアコンの温度制御
1 ファジィ制御は計算量が少ない
2 イメージをつかむ
3 プログラムを動かしてみよう
4 結果の読み取り方
5 原理
6 プログラムの説明
7 発展的内容…対応表を活用

本書は月刊『Interface』誌2021年1月号〜2023年5月号に掲載された,連載「AI自習ドリル」の内容を再編集,加筆しまとめたものです.

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