目次

表紙
免責事項
はじめに
目次
第1章 文章解析と画像解析の重要性
01　社会へ浸透する生成AI
02　生成AIの種類と、文章生成AIと画像生成AIの関係
第2章 機械学習入門
01　生成AIと機械学習モデルの関係
02　機械学習とは？
03　線形回帰 ?“数字”を予測する?
04　ロジスティック回帰 ～“ラベル（Yes/No）”を予測する～
05　ニューラルネットワーク ～より複雑な問題を予測する～
第3章 自然言語処理入門
01　自然言語処理で何ができるのか？
02　離散化 ～文章を区切る技術～
03　単語文書行列 ～BOWとTF-IDF～
04　word2vec（skip-gram、CBOW）
第4章 自然言語処理実践 ～文章分類問題を解いてみよう～
01　文章分類問題とは
02　文章分類問題を解く準備をしよう
03　Colabでプログラムを実行しよう
04　学習用データを準備しよう
05　ロジスティック回帰モデルで分析しよう
第5章 文章生成AIを支える大規模言語モデル
01　文章分類問題と大規模言語モデルとの関係
02　言語モデルを動かしてみる① MLM（穴埋め問題を解く）
03　言語モデルを動かしてみる② CLM（次のトークンを予測する）
04　言語モデルを固有タスクに対応させるファインチューニング
05　参考：言語モデルの中身
06　大規模言語モデルと生成AIとの関係
第6章 画像解析入門
01　画像解析で何ができるのか？
02　画像データの扱い方とニューラルネットワークの使い方
03　画像に特化した畳み込みニューラルネットワーク
04　画像解析の活用シーン
第7章 画像解析実践 ～画像分類問題を解いてみよう～
01　画像分類問題とは？
02　画像分類問題を解く準備をしよう
03　簡単なモデルを作ってみよう ～model01～
04　中間層を追加したモデルを作ってみよう ～model02～
05　より高度なモデルを作ってみよう ～model03～
06　まとめ
第8章 画像生成AIを支える技術
01　画像を生成する方法1 ～オートエンコーダとは～
02　オートエンコーダを作ってみよう
03　画像を生成する方法2 ～VAE／GAN／拡散モデル～
04　文章から画像を生成するAIの仕組み
05　まとめ ～生成AIと解析技術の関係～
おわりに
索引
著者／監修者プロフィール
奥付

著者プロフィール

• 鎌形桂太（著者）

  鎌形桂太（かまがた けいた）
  東京理科大学大学院にて機械工学を専攻。数値流体シミュレーションプログラムの開発に従事した後、大手電機メーカーに入社し特許権利化業務および全社の知財システムを含む業務刷新を担当し社内の知財データ活用を推進。その後AIを受託開発するスタートアップへ出向し、AIソリューション提案業務などに従事。現在は国内メーカーにおいて全社的な技術ポートフォリオの分析及び最適化業務に携わる。兼業としてデータ分析案件に複数携わり、AIを用いた事業開発のコンサルティング、法人向けデータサイエンティスト講座の講師を務める。
  
  監修者：三好大悟（みよし だいご）
  株式会社リベルクラフト 代表取締役 Founder/CEO
  慶應義塾大学で金融工学を専攻。卒業後はスタートアップのデータサイエンティストとして、AI・データ活用コンサルティング事業などに従事。その後、株式会社セブン&アイ・ホールディングスにて、小売・物流事業におけるAI・データ活用の推進に貢献。株式会社リベルクラフトを設立し、AIやデータサイエンスなどデータ活用領域に関する受託開発・コンサルティングや法人向けトレーニング、教育事業を展開。主な著書に『統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識』『ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識』『Excelで手を動かしながら学ぶ?数理最適化ベストな意思決定を導く技術?』（いずれもインプレス）がある。