【感想】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

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。

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

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続きを読む

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。続きを読む

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。続きを読む