目次
Chapter1 今からおさえておきたい！ ディープラーニングの基本
- 001 ディープラーニングとは何か
- 002 ディープラーニングでできること
- 003 Alpha Goの，早すぎた勝利と敗北
- 004 第三次AIブームのここがすごい
- 005 ネイティブ並みの発音を手にしたAIアシスタント「Siri」
- 006 Google翻訳が自然な翻訳文を学ぶまで
- 007 ちょっとした返信はAIにお任せ！
- 008 AI女子高生「りんな」の可能性
- 009 自動運転はここまできた
- Column 「強いAI」と「弱いAI」
Chapter2 そうだったのか！ ディープラーニングの仕組み
- 010 機械はどのようにして学習しているのか
- 011 ディープラーニングと機械学習の違い
- 012 「教師あり学習」と「教師なし学習」
- 013 脳の働きを模倣する 「ニューラルネットワーク」
- 014 そもそも何が「ディープ」なの？
- 015 ディープラーニングで使われている数学知識
- 016 学習不足と過学習
- 017 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは
- 018 大量のデータをただ入力するだけでは逆効果？
- 019 画像認識精度の大飛躍」
- 020 「画像を見る」だけでなく「画像を作り出す」ディープラーニング」
- 021 リアルな「声」を求めて
- 022 ビッグデータは欠かせない
- 023 ビッグデータを100％生かす「マイニング」
- 024 ディープラーニングの得意分野と不得意分野
- 025 クラウド利用で，もっと身近に
- 026 ディープラーニングとハードウェア
- 027 自前でディープラーニングを行うには？
- 028 GPUの性能が，ディープラーニングを左右する
- 029 Googleが開発したGPU「TPU」とは
- Column ディープラーニングは「黒魔術」なのか？
Chapter3 これでわかった！ ディープラーニング開発の第一歩
- 030 ディープラーニング導入の手順
- 031 導入後の手法
- 032 ビッグデータが集められなかったら……
- 033 開発に必要な人材とは
- 034 効率的な運用を支える組織体制
- 035 よく利用されるクラウドサービス
- 036 クラウドのメリット・デメリット
- 037 クラウドの価値を左右する「API」とは？
- 038 フレームワークによってさらに開発が進む
- 039 フレームワークのメリットとデメリット
- 040 プログラミング言語を知らなくても開発可能？
- 041 どんなプログラミング言語が使われるのか
- 042 なぜPythonがよく使われるのか？
- 043 オープンなデータセットを活用する
- 044 アウトソーシングで，プロの手を借りる
- 045 ディープラーニング専用マシン？「ワークステーション」とは
- 046 大規模システムでの構成
- 047 企業で利用されるハードウェア
- Column 低電力でディープラーニング？
Chapter4 次世代ビジネスを左右する！ディープラーニングの応用例
- 048 AIが人生指南書を執筆?
- 049 目標は無人店舗！ クリーニング店の挑戦
- 050 「似てる」デザインが一目でわかる
- 051 「ロボットシャトル」で過疎地の移動手段を解決へ
- 052 コンビニに大変革！もう現金はいらない？
- 053 ミラーのない車で事故を減らす
- 054 画像診断支援技術で難病を撃退
- 055 道路下の空洞を事前検知してリスクを減らす
- 056 ディープラーニングとRPAの密接な関係
- 057 猛スピードで加速していくAI市場
- 058 最先端の研究成果を見逃すな！
- Column 戦争ビジネスにどう向き合うべきか
Chapter5 これからどうなる？ ディープラーニングの未来
- 059 スポーツから「誤審」と「伝説」がなくなる日
- 060 制御不能になったらどうする？
- 061 ディープラーニングで激変する授業
- 062 大きく遅れる日本のAI・ディープラーニング開発
- 063 投資もディープラーニングにお任せ
- 064 AIが，あなたの仕事を奪う？
- 065 人間の「調整」はどこまで必要なのか
- 066 欠かせないセキュリティ対策
- 067 ディープラーニングの悪用は「退行」をもたらす
- 068 事故が起きたら，誰の責任？
- 069 きたるべきシンギュラリティと，2045年問題