【レビュー】まるわかり! AI開発 最前線 2018

◆第1章　ゼロから学ぶ人工知能の作り方◆

　・人工知能プログラムの条件は非決定的で、専門家をまねること
　・記号か非記号か、それが問題だ 人工知能は使い分けが必要
　・人工知能の歴史を学ぶ、ブームと冬を繰り返して進化
　・冬の時代から第3次AIブームへ、数々の革新経て「鉄腕アトム」目指す
　・将棋を題材に人工知能を実装する、オブジェクト指向と高速化を使い分け
　・人間の思考をまねて評価関数を設計、「学習」でパラメータを調整する
　・先読みと枝刈りでムダを排除、実用的な人工知能を作る
　・機械学習で人工知能を鍛える、ニューラルネットや遺伝を応用
　・題材はミニ将棋プログラム、短期の研修で人工知能を習得させる
　・人工知能の醍醐味はデバッグにあり、「人間らしさ」の獲得を目指す

◆第2章　グルメサイトRettyのAI舞台裏◆

　・ディープラーニングで写真を自動分類 挑戦続ける、グルメ情報サービスRetty

◆第3章　ここまで来たAI記者の実力◆

　・文法に誤りのない天気予報原稿を自動作成、NTTデータのAI記者
　・10秒で原稿作成、日経のAI記者「決算サマリー」の衝撃
　・人間とAI記者が一緒に執筆、文章精度上げるウェザーニューズ

◆第4章　カンタンAIつくってみよう◆

　・パソコンで動くAI、白黒写真を自然な色合いのカラー写真に
　・世界最強の将棋AIとの対局、いつでもどこでも
　・線だけ描いたイラスト、AIが自動で色塗り
　・グーグルの芸術家AI、バッハ調の音楽を自動で作曲
　・「米国はNASA。では日本は？」に答えてくれるグーグル発の辞書AI
　・キーワード「Alexa」

◆第5章　業務パッケージでもAI◆

　・「基幹系」と「AI」の意外な関係
　・AIの得意分野は「人探し」
　・ERPのAI活用、やっぱりデータが命

◆第6章　AI注目ニュース◆

　・「AIファースト」に突き進む米グーグル、Google Homeは年内に日本上陸
　・明らかになったLINEの戦略、アプリからAIへ
　・家電やドローンにAIを搭載、パソナテックがフレームワーク提供
　・深層学習に使える！？インテルの新型メインメモリー
　・マイクロソフト、AIでOfficeを刷新
　・RPAが第2フェーズへ、AIと組み合わせた新サービスの実力は？
　・パナソニックがAIとIoT軸に事業創造 長年の課題、縦割り文化を壊せるか
　・次世代宅配「ロボネコヤマト」始動、配達員不足解消の切り札となるか
　・Watsonには負けない、レトリバが目指すもの
　・リクルート、“プライベートAI”を開放
　・グーグルもGPUクラウドに参入、4社のコスパ比較
　・デンソーは、なぜNECを選んだのか

◆第7章　AIの課題～記者の眼◆

　最新技術一刀両断
　・人知を超えてこそ本物のAIだ
　・「ディープラーニング」という言葉 どうにもふに落ちない
　・シンギュラリティへ AIが抱える本質的な課題
　・記者が試したディープラーニング、当然だが甘くはない
　・AIで13.5字要約に挑むヤフトピ、過去10年分30万件を機械学習
　・専門家が警告！ AIシステムのテストは「カオス」
　・人生を左右する決断のとき、AIの助言を受け入れられる？
　・少女キャラや生産ロボットが個性を持つ、AIも教育が大事
　・人工知能に関する10の誤解、「AI搭載製品」って何？

◆第8章　今さら聞けない人工知能開発◆

　・なぜディープラーニングが注目を集めるのか
　・ディープラーニングの仕組みと応用
　・5年間でこんなに増えたAI向けフレームワーク
　・AIを使いこなすために必要なスキル

AIを学びたいエンジニアにおすすめの一冊！

　AIブームがITエンジニアに押し寄せて来ました。
先進企業はAIパワーに魅せられ、自社業務に取り込もうとしています。AIシステムを開発するとなると、当然ITエンジニアへの依頼が増えてきます。
ただ、従来のシステム開発とAI開発は同じではありません。そのときに備えて準備をしておきたいですが、「何をどのように学べばいいのか分からない」というのが実情でしょう。
　本書は「エンジニアとしてAIを学びたい」という方にぴったりの内容です。
他社事例を詳しく解説しているほか、第一人者による「ゼロから学ぶ人工知能の作り方」を掲載。また、ITベンダーの「AI注目ニュース」をまとめて掲載しており、AIのトレンドも押さえることができます。

　・Googleの作曲家AI「Magenta」を使って、バッハ調のメロディを自動作曲してみた[2018-07-07に投稿]