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数式なしでわかるAIのしくみ 魔法から科学へ

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内容紹介

初期AIからニューラルネットワークの登場、機械学習、現代の大規模言語モデルまでAIの進化の歴史と技術的背景がわかる

人工知能にいつ、何が、なぜ、どのように起こったのか?
初期のAIからニューラルネットワークの登場、現在の大規模言語モデルまで、AIのしくみと躍進の舞台裏がわかる!

『How AI Works: From Sorcery to Science』(No Starch Press 刊)日本語翻訳版。

本書では、初期AI研究の歴史、ニューラルネットワーク(NN)の登場、現代の深層学習(ディープラーニング)に至るまでの経緯、AI研究が急進した理由を紐解き、NNを用いた機械学習の仕組み、ChatGPTなどのような大規模言語モデル(LLM)の技術的な背景、現代のAIの能力や社会に及ぼす影響までを複雑な数式を使わずにやさしく解説しています。


【コンテンツ】
第1章: さあ出発: AIとは何か
第2章: なぜ今? AIの歴史
第3章: 古典的なモデル: 昔の機械学習
第4章: ニューラルネットワーク: 脳のようなAI
第5章: 畳み込みニューラルネットワーク: 見ることを学習するAI
第6章: 生成AI: 創造力を得たAI
第7章: 大規模言語モデル: ついに本物のAI?
第8章: 考察: AIというものが持つ意味

日本語版付録 日本におけるAI動向(寄稿 三宅陽一郎)/プロンプトとLLMの返答 原文
用語集
参考資料


●著者:Ronald T. Kneusel
2003年から機械学習の仕事に携わり、2016年にコロラド大学ボルダー校で機械学習の博士号を取得。

●技術監修:Alex Kachurin
データサイエンスと機械学習の専門家でこの分野では15年の経験を積んでいる。2010年にセントラルフロリダ大学でコンピュータービジョンの理学修士を取得。

●監訳者:三宅 陽一郎
ゲームAI開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。東京大学特任教授・立教大学特任教授・九州大学客員教授。IGDA日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、DiGRA JAPAN理事、人工知能学会編集委員。

●翻訳者:長尾 高弘
1960年生まれ。東京大学教育学部卒。英語ともコンピュータとも縁はなかったが、大学を出て就職した会社で当時のPCやらメインフレームやらと出会い、当時始まったばかりのパソコン通信で多くの人と出会う。それらの出会いを通じて、1987年頃からアルバイトで技術翻訳を始め、その年の暮れには会社を辞めてしまう。1988年に株式会社エーピーラボに入社し、取締役として97年まで在籍する。1997年に株式会社ロングテールを設立して現在に至る。訳書は、上下巻に分かれたものも2冊に数えて百数十冊になった。

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備考

●著者:Ronald T. Kneusel
2003年から機械学習の仕事に携わり、2016年にコロラド大学ボルダー校で機械学習の博士号を取得。本書以外に『Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction』(No Starch Press, 2021)、『Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks』(No Starch Press, 2021)、『Strange Code: Esoteric Languages That Make Programming Fun Again』(No Starch Press, 2022、邦訳『ストレンジコード』[水野貴明訳竹迫良範監訳、秀和システム、2024])、『Numbers and Computers』(Springer, 2017)、『Random Numbers and Computers』(Springer,2018)の5冊の本を執筆。

目次

第1章: さあ出発: AIとは何か
第2章: なぜ今? AIの歴史
第3章: 古典的なモデル: 昔の機械学習
第4章: ニューラルネットワーク: 脳のようなAI
第5章: 畳み込みニューラルネットワーク: 見ることを学習するAI
第6章: 生成AI: 創造力を得たAI
第7章: 大規模言語モデル: ついに本物のAI?
第8章: 考察: AIというものが持つ意味

日本語版付録 日本におけるAI動向(寄稿 三宅陽一郎)/プロンプトとLLMの返答 原文
用語集
参考資料

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