エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

著者 : 梅田弘之

• インプレス (2019年1月21日発売)

感想・レビュー・書評

[摂南大学図書館寝屋川本館さんの感想 · 2023年12月26日]

摂南大学図書館OPACへ⇒
https://opac2.lib.setsunan.ac.jp/webopac/BB50134797

[jianmiyouさんの感想 · 2023年11月23日]

題名通り、エンジニア向けかと思います。
エンジニアでなけれちょっと難しいかなと思いましたが、第一章と第三章はエンジニアに限らずAIに興味があれば読んでみてもいいかと思います。

[1929013番目の読書家さんの感想 · 2023年9月7日]

https://opac.lib.hiroshima-u.ac.jp/webopac/BB03536024

[tokyokaiyolibsさんの感想 · 2022年9月9日]

この本もオンラインで読めます！

【アクセス方法】
※学内LANまたはリモートアクセスでアクセスしてください
※Maruzen eBook Libraryのユーザアカウント作成済みの方は、リモートアクセスしなくても学外から閲覧可能です
下記URLから：
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000072733

[kofsanさんの感想 · 2022年2月25日]

AIについて、分かったような気になるための本
110ページまで読んだ

[東北工業大学附属図書館さんの感想 · 2021年12月22日]

【図書館の電子書籍はこちらから→】　　https://kinoden.kinokuniya.co.jp/tit.library/bookdetail/p/KP00020979

[van613さんの感想 · 2021年9月25日]

機械学習や深層学習に関してG検定合格レベルの人が復習を兼ねて読むのであればそれなりにいい本だと思います☆

数式はほぼ載っていないので文系の人でも苦痛に感じる事無く読めると思いますが、全くの知識ゼロの状態で読むにしては少し情報が多岐に渡り過ぎている＆説明が雑かも？？もう一つ難点を挙げるとすると、しつこいくらいに登場する麻里ちゃんのくだりはなかなかにして女性蔑視感を感じるので、それに対する不快感を感じる人も多いかも？？

[midoridensyaさんの感想 · 2021年7月1日]

AIと呼ばれる技術の知識体系や主な手法の理論がわかりやすかった。
教師あり、教師なし、強化学習の違い。
分類と回帰の違い。
SVM、決定木、ランダムフォレスト、ロジスティクス回帰、k近傍法、k平均法などの手法。
勾配消失や過学習への対応としてのミニバッチ学習やドロップアウトやk交差検証などの手法。
ニューラルネットワークの概要、畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークの必要性と特性。
敵対的生成モデル（GAN）の概要。
半教師あり学習とオートエンコーダー。
など、数式なしで概念を理解できるように説明されていた。
名著。

[T.Fukuyamaさんの感想 · 2021年3月25日]

ＡＩをエンジニアレベルで学びたい人におすすめ。

【概要】
●３部構成
　・人工知能の基礎
　・技術の掘り下げ
　・ビジネスへの活用

【感想】
●「一般の方でもＡＩについて理解できるように」とあるが、正規分布や統計学の内容も含まれており難易度は高いと思う。

[会津大学情報センター（附属図書館）さんの感想 · 2020年5月27日]

KinoDen

【リンク先】
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/u-aizu/bookdetail/p/KP00020979

著者プロフィール

「2016年 『グラス片手にデータベース設計 販売管理システム編 第2版』 で使われていた紹介文から引用しています。」