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解説

　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．

※ 本コンテンツは，2024年4月23日発売の『Pythonが動くGoogle ColabでAI自習ドリル』をPDFファイルとしたものです.




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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」
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」
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」
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」
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」

【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
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」
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」
第4章　骨格推定ライブラリ「OpenPose」を使って人の姿勢を分析
第5章　画像中のどこに何が写っているのかが分かる「YOLO」
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」
第7章　人の動作を3次元解析「MeTRAbs」
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」
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
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
第11章　「回帰問題」を利用したデータの補完と予測

【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
第2章　人工知能vs.人工知能

【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」
第2章　スライド・パズルとルート・パズル「網羅的探索」
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
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
第5章　あいまいさを数値的に評価する「ファジィ制御」
第6章　ファジィ制御の応用…エアコンの温度制御

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