いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 : 人気講師が教える仕事にAIを導入する方法

• Material Type: 図書
• ISBN: 978-4-295-00341-0
• Title: いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 : 人気講師が教える仕事にAIを導入する方法
• Title Transcription: イチバン ヤサシイ キカイ ガクシュウ プロジェクト ノ キョウホン : ニンキ コウシ ガ オシエル シゴト ニ エーアイ オ ドウニュウ スル ホウホウ
• Author/Editor: 韮原祐介 著
• Author Heading: 韮原, 祐介, 1983- ニラハラ, ユウスケ, 1983- ( 001289983 )Authorities
• Publication, Distribution, etc.: 東京 : インプレス
• Publication Date: 2018.4
• Publication Date (W3CDTF): 2018
• Extent: 206p
• Size: 21cm
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: 経営情報システム ケイエイジョウホウシステム ( 01095492 )Authorities; 機械学習 キカイ ガクシュウ ( 001210569 )Authorities
• NDC 10th ed.: 336.17 : Business management
• NDLC: DH215
• Target Audience: 一般
• Note (Bibliography): 文献あり 索引あり
• Price: 1800円
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: DH215-L583
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• Bibliographic ID (NDL): 028874951; http://id.ndl.go.jp/bib/028874951
• National Bibliography No. (JPNO): 23041220
• TOHAN MARC No.: 33741763
• Cataloging Rule: Nippon Cataloguing Rules 1987 Revised Edition
• Bibliographic Record Category (NDL): 111

Table of Contents

表紙
著者プロフィール
はじめに
目次
Chapter1　これからのビジネスを切り拓く機械学習
Lesson01　機械学習プロジェクトとは何か？
Lesson02　AIファーストの時代背景を知る
Lesson03　トップ企業にみる機械学習の取り組み
Lesson04　機械学習がもたらすインパクト
Lesson05　機械学習が注目される理由を知る
Lesson06　国の成長戦略としての機械学習
Lesson07　日本企業におけるAIの取り組みの実態
Lesson08　AI・機械学習に必要な人材の状況
Lesson09　機械学習に取り組むことが新しい価値を生み出す
COLUMN　情報が氾濫する中、いかに正しい情報を得るか
Chapter2　機械学習の仕組みを理解しよう
Lesson10　機械学習とは何か？
Lesson11　ルールベースと機械学習の違い
Lesson12　機械学習で得られるもの
Lesson13　機械学習の分類を理解する
Lesson14　機械学習のモデル構築について知る
Lesson15　データと前処理について理解しよう
Lesson16　アルゴリズムの選択について知る
Lesson17　ディープラーニングの基本的な仕組み
Lesson18　モデルの精度を評価する
Lesson19　モデルを改善するには？
COLUMN　現在のAIは過去のAIとどこが違うのか？
Chapter3　機械学習に必要なリソースを理解しよう
Lesson20　機械学習プロジェクトに必要なリソースを知ろう
Lesson21　機械学習に必要なソフトウェアとハードウェア
Lesson22　Pythonの特徴を知ろう
Lesson23　機械学習のライブラリについて知ろう
Lesson24　機械学習をサポートするソフトウェア
Lesson25　機械学習に必要なハードウェアリソース
COLUMN　AIと中国
Chapter4　プロジェクトのゴールを定める
Lesson26　機械学習プロジェクトにおけるフェーズの切り方
Lesson27　構想フェーズの全体像をつかむ
Lesson28　機械学習プロジェクトの「テーマ」とは何か？
Lesson29　どんな課題が機械学習で解決できるかを理解する
Lesson30　課題に対して利用可能なデータを理解する
Lesson31　機械学習を「仕組み化」する必要性を理解する
Lesson32　機械学習プロジェクトのテーマ候補を考える
Lesson33　期待成果とデータ利用可能性の2軸で絞り込む
Lesson34　機械学習が組み込まれた業務とシステムをデザインする
Lesson35　機械学習プロジェクトのスケジュールを立てる
Lesson36　機械学習プロジェクトの体制を構築する
Lesson37　ROI（投資対効果）を試算する
Lesson38　効果的な構想書の書き方を知る
COLUMN　何の問いに答えるか、何の課題を解決するか？
Chapter5　プロジェクトの体制を整えよう
Lesson39　フェーズごとに必要な人材を知ろう
Lesson40　ディレクションの要点を押さえよう
Lesson41　外部パートナー企業への支援依頼を検討する
Lesson42　どんな基準で外部パートナーを選定すべきか？
Lesson43　分析サービス企業に支援を依頼する
Lesson44　コンサルティング会社に支援を依頼する
Lesson45　機械学習プロジェクトに必要な人材を確保する
Lesson46　契約形態の特徴と注意点を理解しよう
Lesson47　機械学習システムの費用目安とは？
COLUMN　10年後に仕事がAIに奪われるって本当？
Chapter6　プロジェクトの実現可能性を検討する
Lesson48　PoCフェーズを構成するタスクを知る
Lesson49　機械学習に用いるデータをどのように評価するか
Lesson50　実現可能性を検証するためのモデルを構築する
Lesson51　クラウドサービスの学習済みモデルを利用する
Lesson52　PoCフェーズの検証項目を評価する
ほか