AIってそういうことか! ビジネスの現場で使えるPFN式活用法

書籍情報

発売日 : 2022年09月09日

著者/編集 : 西川徹、岡野原大輔 ほか

出版社 : 日経BP

発行形態 : 単行本

書籍説明

内容紹介

“文系”ビジネスパーソンが知っておくべき「AIの本質」はこれだ!深層学習で進化した“3つの力”は「認識」「生成」「制御」。「知能」って何?3+1の学習バリエーションとは?「最適化」とは「条件×評価基準」。今後10年間に「AI」によって何が起きるか。そもそもなぜビジネスに「AI」が必要か?

目次

まえがき

第1章 「深層学習」で進化した"3つの力"
1-1 機械学習の限界を超えた「深層学習」
1-2  3つの力 1 「認識」
深層学習の大きな強みは「汎化性能」
深層学習で自動運転が急速に進化
小売店の棚の状態を経時的に追うことが可能に
音声認識との組み合わせでロボット活用ハードルが下がった
1-3  3つの力 2 「生成」
自分だけのキャラクターを自動で生成
アニメーションの背景生成作業が手描きの6分の1に
化合物を設計する
1-4  3つの力 3 「制御」
ドローンから化学プラントまで

第2章 機械学習・深層学習の基本
2-1 「知能」とは何か
2-2 機械学習の基本
2-3 3+1の学習バリエーション
学習1「教師あり学習」
学習2「強化学習」
学習3「教師なし学習」
「自己教師あり学習」
2-4 学習の具体例
2-5 ニューラルネットワークとは何か

第3章 AI技術をどのように活用するか
3-1 「画像認識」
画像認識はAIブームのメインストリーム
深層学習による画像認識は何がすごいのか
画像認識の基本原理と問題設定
実際の開発プロセスと注意点
画像認識より簡単な方法はないか
データセットを作成する
3-2 「最適化」
「最適化」とは何か
シンプルなホワイトボックス最適化
ソルバーを使った最適化の進め方
複雑なホワイトボックス最適化
ブラックボックス最適化
3-3 「異常検知」
「異常検知」とは何か
「見る異常」と「測る異常」
従来の自動検査では難しい対象も検査可能に
センサーを使った異常検知
異常検知の理想と現実
3-4 「創薬」
創薬研究者の悩み
AI創薬によるパラダイムシフト
深層学習を用いた生成とは?
深層学習による分子生成技術
生成した分子を計算で評価
新型コロナウイルス感染症向けの創薬にも

第4章 AIの未来
4-1 今後10年間にAIによって何が起きるか
4-2 【AIの未来(1)】 シミュレーション×AI
シミュレーションは"油田"になる
4-3 【AIの未来(2)】 超大規模学習
大規模データ事前学習時代の到来
大規模事前学習モデル+蒸留
計算力の向上は今後も見込めるのか

最終章 なぜビジネスにAIが必要か
西川 徹 × 岡野原 大輔インタビュー

コンピューターは人間の認識や処理性能を拡張する
AI技術がプログラミングの概念を拡張
人間が価値観を与え、AIが試行錯誤する
人間は「家族的類似性」を認識できる
深層学習でものづくりの概念が変わる
コンピューターの性能が上がると、人間も賢くなる
取れているデータだけで最適化しても局所解にしかならない
AIも創造的作業が可能になり、人間と協働する

あとがき

著者情報

西川, 徹, 1982-
西川徹、岡野原大輔 ほか
岡野原, 大輔, 1982-