・参考図書指定科目：「ゼミナール 安間」 ＜OPAC＞ https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/p15FmJt7YKQHMEn9PYSyOyYG5Sf/description.html

図書館で。 わかりやすい。短い。 人工知能とロボットは違う。 　ロボットはセンサー、制御、駆動。人工知能は実体なくてもまぁOK。 機械学習　コンピュータにモノの特徴やルールを学ばせる ディープラーニング深層学習　 特徴量　モノ学習データの特徴的な要素 教師なしあり強化学習 　教師あり　分類と回帰 　教師なし　分類の仕方自体を見つける　レコメンド　クラスタリング 　強化学習　アメとムチ ディープラーニングはニューラルネットワークの進化型 ニューラルネットワーク　エキスパートシステム　遺伝的アルゴリズム

文系オジサンには最高のAI入門かもしれません。 すいすいすいすい180p弱で固有名詞とともに全体像が理解出来ました！ 凄い本ですね。 最後の方の坂本先生自身のオノマトペの話も興味深く関連書籍も買ってしまいました。

ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、遺伝的アルゴリズムが人工知能（AI）の仕組みを作る御三家だそうです。解説の言葉はとても易しいのですが、内容は難しく、理解し難いことが多くあります。▼囲碁AIが最初に300万手を読んで自立学習し、次にコンピューター同士で対戦して「深層化学習（ディープラーニング）」し、さらにコンピューター同士の対戦を3000万局行うことよって、人間ではできない高度な学習・経験をした結果、高度な能力の人工知能になったことは分かりました。▼AIの進化は凄まじく、これから私達の身近にたくさんの種々なAIが現れてくるようです。

社内のIT試験対策で読んだ。 わかりやすいけど、わかりにくい部分も。 わかりにくい部分は、斜め読みしてしまった。 試験には、ここまで細かい知識は出なかったのが残念。 でも、シンギュラリティに向かって、必要な基礎知識だとは思うので、読んでよかった。