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ビジネスモデルの図解 KADOKAWA 近藤 哲郎 著『ビジネスモデル2.0 図鑑』

今回はビジネスモデルを図解した

KADOKAWA 近藤哲郎 著『ビジネスモデル 2.0 図鑑

を紹介します。

 

ビジネスモデル2.0図鑑

ビジネスモデル2.0図鑑

 

 

 

ビジネスモデルとは簡単に言えば、
会社がどうやってお金を儲けているかを構造化したものですね。

この本はそのビジネスモデルをわかりやすく左のページで図で示して、さらに右側のページには文字で解説しています。中には人によっては図解で少し見づらいのもあるかもしれませんが、ほとんどのモデルが見やすいと私は感じます。

普段の生活で分かるビジネスモデルもありますが、
わからないビジネスモデルもあると思います。
ほかにも、中々思いつかないようなビジネスモデルもあります。
この本では、ビジネスモデルを
提供されるものが「モノ」、「カネ」、「情報」、「ヒト」に分けて解説しています。

有名な企業から外国の企業のビジネスモデルも載っています。
聞いたことがあるのでは「俺のフレンチ」、「Amazon Go」などです。
ライザップ」も聞いたことありますね。
今紹介したものも含めて100種類のビジネスモデルが載っています
100種類は多いか少ないかどうとらえるかわかりませんが、難しいと思ったところは飛ばしても問題ないです。簡単なモデルから複雑なモデルもあるので、まんべんなく載っていると思います。見開き1ページにまとまっているので、次のページには違うモデルになっています。
新しくビジネスを始めたい時に参考になると思います。

 

また、私もビジネスモデルに興味がありますが、どんなものかもわからず初心者です。この本は最初にビジネスモデルの見方や考え方も載っていたので、勉強になりました。

そのため、初心者にも使えるものです。おすすめの一冊です!

 

この本に載っているモデルでなくても、それらを組み合わせて新しいビジネスモデルを考えるのもいいかもしれませんね!

以上、KADOKAWA 近藤 哲郎 著『ビジネスモデル2.0 図鑑』の紹介でした。

 

 

小高 知宏 著 オーム社 『はじめてのAI プログラミング C言語で作る人工知能と人工無能』の紹介

小高 知宏 著 オーム社 

はじめてのAI プログラミング C言語で作る人工知能と人工無能

 

を紹介します。

 

 

この本は12年前に出版されて、ちょっと古いですが、
具体的なプログラムも書かれています。
また、そのプログラムはオーム社のページから無料でダウンロードできるようになっています。

内容として、どちらかといえば画像よりも言語についてです。
簡単にニューラルネットワークのように人工知能もありますが、テキスト処理、言語、チャットボットがどのように認識、処理されるかを具体的なプログラムや図で解説しています。
もちろん、参考文献もあるのでそれを読むのもありです。

アマゾンから目次を引用します。
人工無能というのがこの本のポイントです。

第1章 人工無能から人工知能
1.1 人工無能とは
1.2 人工知能の歴史
1.3 人工知能技術と人工無能
1.4 人工無能実現のための前提条件
第2章 文字を処理する テキスト処理の技術 
2.2 n-gramによるテキスト処理
2.2 マルコフ連鎖を用いたテキスト処理
2.3 テキスト処理に基づく人工無能(文字の連鎖に基づくランダム応答)
第3章 自然言語処理の技術
3.1 自然言語処理の方法
3.2 形態素解析
3.3 構文解析と文生成
3.4 意味解析
3.5 自然言語処理に基づく人工無能(形態素の連鎖に基づくランダム応答)
第4章 音声処理の技術
4.1 音声合成
4.2 音声認識
4.3 実習 音声合成人工無能(しゃべる人工無能)
第5章 知識表現
5.1 意味ネットワーク
5.2 スクリプト
5.3 プロダクションルール
5.4 知的CAIと知識表現
5.5 会話応答システムにおける知識表現の利用(簡単なエキスパートシステムの実装)
第6章 学  習
6.1 暗記に基づく学習
6.2 帰納的学習と強化学習
6.3 ニューラルネットワーク
6.4 遺伝的アルゴリズムによる学習
第7章 新しい人工知能 
7.1 サブサンプションアーキテクチャ
7.2 エージェント指向人工知能
実習 環境と相互作用するエージェントの実装
第8章 対話エージェントの構成
8.1 感情のモデル
8.2 非言語的インタラクションのモデル
第9章 脱人工無能宣言-人工無能から人工人格へ
9.1 知能とは何か
9.2 人工人格の構成
付録
A.1 Borland C++Compiler5.5のインストール方法
A.2 第2章2.2:ai2.cプログラムの全ソースリスト
A.3 第3章3.3.2:gens2d.cプログラムのソースリスト
A.4 第4章:wavファイル読み上げプログラムspeechのHSPソースリスト
A.5 第6章:遺伝的アルゴリズムプログラムga_b.cの全ソースリスト

古い本ですが、しっかりしていると思います。C言語なので理解しやすいと思いますが、C言語そのものを学習してからのほうが良いです。C言語そのものの解説はありません。C言語の本で人工知能を解説しているのは珍しいです。

 

 

 

taroya6.hatenablog.com

 

 

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山下 隆義 著 講談社 『イラストで学ぶ ディープラーニング』 の紹介

今回はディープラーニングの本を紹介します。

山下 隆義 著 講談社
イラストで学ぶ ディープラーニング』です。

第二版も出るようなので、記事の一番下に第二版のリンクを貼っておきます。

 

 

 

この本はカラーの図を使っているので見やすいです。
ただ、一度では理解するのがなかなか大変です。
何度か読んだり、その分野にいる方、ほかの本を読んだり、
講座などに参加した方なら理解しやすいと思います。
大まかな理解はできると思いますが、深く勉強するには向いてないと思います。
7章には具体的なツールと導入が載っています

アマゾンより、目次を引用しておきます。

第1章 序論
ディープラーニングとは/注目のきっかけ/なぜディープラーニングなのか/何がディープラーニングなのか

第2章 ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの歴史/マカロック{ピッツの素子モデル/パーセプトロン/多層パーセプトロン/誤差逆伝播法/誤差関数と活性化関数/尤度関数/確率的勾配降下法/学習係数

第3章 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークの構成/畳み込み層/プーリング層/全結合層/出力層/ネットワークの学習方法

第4章 制約ボルツマンマシン
ホップフィールドネットワーク/ボルツマンマシン/制約ボルツマンマシン/コントラスティブ・ダイバージェンス/ディープ・ビリーフ・ネットワーク

第5章 オートエンコーダ
オートエンコーダ/デノイジング・オートエンコーダ/スパース・オートエンコーダ/スタックド・オートエンコーダ/事前学習への利用

第6章 汎化性能を向上させる方法
学習サンプル/前処理/活性化関数/ドロップアウト/ドロップコネクト

第7章 ディープラーニングのツール
ディープラーニングの開発環境
/Theano/Pylearn2/Caffe/DIGITS/Chainer/TensorFlow

第8章 ディープラーニングの現在・未来
ディープラーニングの実用事例/ディープラーニングの先に

 情報工学に関する記事をほかにも書いておりますので、ぜひご覧ください。

 

taroya6.hatenablog.com

 

 

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また、この本は第二版が出るようです。

 

深層学習の本『しくみがわかる 深層学習』の紹介

今回は深層学習の本
朝倉書店 手塚 太郎 著『しくみがわかる 深層学習
を紹介します。

 

 

しくみがわかる深層学習

しくみがわかる深層学習

 

 

この本は、大学の講義で使われるような本です。
そのため、深層学習に興味がある高校生や大学はもちろん、研究などに携わっている方々に向いていると思います。
1章から8章まであり、章末問題もあります。
もちろん、解答もあり、途中に問題と解答もあります。


深層学習でも画像とか言語とかに限ったことについて書かれているわけではなく、一般的にどのようになっているかということが数式や図などで学べます。
数式もすごく難しいものではない感じがしました。
個人的には数学的にまとまっている感じもしましたが、
読みやすかったです。数学的なことばかりではなく、ニューラルネットワークもあります。
数学の基礎、深層学習を理論的に学べる本です。
行列やベクトル、積分微分などもありますが、計算方法もかかれています。
最初の章では用語や計算方法を学ぶことができ、後半は主にニューラルネットワークについて書かれています。
朝倉書店のホームページから目次の引用です。

1. 深層学習とは


2. 機械学習で使う用語

3. 深層学習のための数学入門
 

4. ニューラルネットワークはどのような構造をしているか


5. ニューラルネットワークをどう学習させるか

6. 畳み込みニューラルネットワーク


7. 再帰ニューラルネットワーク
 
8. 深層生成モデル

9. おわりに

章末問題解答
文献案内
索 引

 

一通り深層学習の仕組みを学ぶのに良い一冊です。
ただ、さらに入門となると別の書籍を購入数ほうがいいと思います。

画像の人工知能や言語についての自動翻訳などにも深層学習はかかわってくるので、この本で学んで、それぞれの分野に特化した本を読むのがおすすめです。

 

日本音響学会 編 コロナ社『音声言語の自動翻訳 コンピュータによる自動翻訳を目指して』の紹介

今回は

  

音声言語の自動翻訳- コンピュータによる自動翻訳を目指して - (音響サイエンスシリーズ 18)

音声言語の自動翻訳- コンピュータによる自動翻訳を目指して - (音響サイエンスシリーズ 18)

 

 

 

音響サイエンスシリーズ 18

日本音響学会(The Acoustical Society of Japan) 編 中村 哲 編著 

コロナ社音声言語の自動翻訳 コンピュータによる自動翻訳を目指して

を紹介します。

 

この本は主に概要が書いてあります。音声だけでなく機械翻訳にも触れています。そのため、機械翻訳音声認識、同時通訳や音声合成などの概要が書かれています。

内容としては、大学の教科書のように、章があり、節があって最後の項目がある構成です。1.1.1や4.2.3のようになっています。
大学の教科書は堅い感じがするので、得意な方はすいすい読めると思います。
ただ、苦手な方はなかなか読みにくいと思います。図はもちろんあります。

言語の音声についてがメインで、音声学と情報工学を混ぜたのがこの本な感じです。
言語学にも情報工学にも興味がある方にはうってつけの本ですね。
言語学の基礎や情報工学の基礎とかをあらかじめ勉強しておくと読みやすいと思います。
情報工学のほうではニューラルネットワークアルゴリズムやモデル、そのモデルについての数式などが書かれています。
言語学では代名詞、名詞などの文法用語が機械翻訳の項目で出てきます。
音声学の専門用語は少ないです。ただ、文法用語が少し使われています。

音声では、発話の観点から詳しく書かれていて、個々の発音については書かれていません。

最初にも少し書きましたが、広く浅く概要が学べるので、深く勉強したい方はほかの本がおすすめです。それぞれの本については参考文献が多く書かれているので、それを参考にすると良いです。
特に音声学の個々の発音についてはほかの本をおすすめします。

最近はいろいろなものが自動化されてきております。
自動の翻訳、通訳もだんだん自然になっていくといいですね。

 

 

伊庭 斉志 著『ゲームAIと深層学習 《ニューロ進化と人間性》』オーム社

伊庭 斉志 著

ゲームAIと深層学習 《ニューロ進化と人間性》オーム社

 

ゲームAIと深層学習: ニューロ進化と人間性

ゲームAIと深層学習: ニューロ進化と人間性

 

 

を読んでみました。

 

この本は少し勉強した方向けで、入門者向けの本ではございません。

内容としては歴史やアルゴリズム、数式などがあり、具体的なプログラムのコードは少ない印象です。
教科書で概論を学ぶような感じです。

主にどのようなアルゴリズムでできているかをチェスやスーパーマリオなどの例で学ぶことができる書籍です。

入門者や初心者向けではないので、内容も硬いですね。
ただ、理解を助けるための図はあります。

最後の6章が人間性について書いてあると思います。
2章~5章までが具体的例を示しています。
1章は簡単な歴史について書いてあります。
参考文献もたくさん載っています。

アマゾンの抜粋ですが、目次です。

第1章 パズルとゲームのAI今昔物語
1.1 AIの予言は的中したのか?
1.2 ゲームAIの歴史と背景
1.3 ゲームAIは人間から楽しみを奪うのか?
1.4 ゲームAIの意義
1.5 ゲームの深遠さと先手必勝の定理
第2章 パズルを解くAI
2.1 木の探索
2.2 倉庫番
2.3 ナンバーリンク
2.4 箱入り娘
2.5 ペグソリティア
2.6 数独を数学してみる
第3章 制約従属のパズルと非単調な推理
3.1 縦型探索とバックトラック
3.2 大数学者が間違えたチェスのパズル
3.3 線画の解釈とだまし絵
3.4 ATMSと4色問題
3.5 チェスパズルを解こう
3.6 クヌースのヒップパズルとビットボード
第4章 ゲームを解くAI
4.1 三目並べと木
4.2 ゲームの木の探索
4.3 オセロとFool's mate
4.4 Aマリオ
4.5 モンテカルロ木探索
4.6 立体4目並べ
4.7 オセロのモンテカルロ法とネガスカウト法
4.8 賭けにどうやって勝つか?
4.9 ゴーストをやっつけよう:AIパックマン
第5章 学習・進化とゲームAI
5.1 アルファ碁の衝撃
5.2 DQNアーケードゲーム
5.3 進化するマリオ
5.4 ニューロ進化
5.5 パックマンのニューロ進化
5.6 好奇心のあるマリオ
第6章 ゲームAIと人間らしさ
6.1 人間らしいAIはなぜ必要か?
6.2 一般ゲームとは?
6.3 チューリングテストと最も人間らしいAI
6.4 「 人間らしさ」を用いない人間らしいゲームAI
6.5 「 人間らしさ」を用いた人間らしいゲームAI
参考文献
索引

となっています。

この本で概略をつかんで、具体的な取り組みにつなげていけると思います。

 

 

増田 若菜・根本 佳子 著 『図解 サーバー 仕事で使える基本の知識 [改訂新版]』技術評論社 

今回はサーバーの書籍の紹介です。


技術評論社 増田 若菜・根本 佳子 著 
図解 サーバー 仕事で使える基本の知識 [改訂新版]

 

 

 

この本は、初心者向け、入門者向けの本です。
基礎的なことが幅広く浅く書いてあります。

前にも書いた
技術評論社 増田 若菜・根本 佳子 著
図解 ネットワーク 仕事で使える基本の知識 [改訂新版]
のサーバーについて書かれたものです。

 

taroya6.hatenablog.com

 

ネットワークの中にサーバーがあるので、ネットワークの本と被る項目もあります。
2冊を読めば、大まかにネットワークの仕組みがわかると思います。
ネットワークのほうは接続全体を含めていますが、サーバーのほうはサーバーがメインになるので少し難しいかもしれませんね。

構成は、7章構成です。
ネットワークの本と同様、各章見開きで1項目となっており、
10項目から15項目くらいです。章によって項目の数も違います。
見開きで、左ページは文だけの説明で、右ページは左ページの説明を
図を用いた解説、説明です。

サーバーの始め方を例をWindowsサーバーを用いて説明してあります。
そのため、これから始めたいという方にも参考になると思います。
ほとんどの会社でサーバーを利用しているかと思います。「サーバーって聞くけどどんなのだろう」とか「サーバーってこんな仕組みになってるんだ」というようなことは理解はできると思います。
サーバーに関する仕事がメインの方は物足りないと思います。
ただ、忘れてしまって確認したいという方には良いですね。
1つの項目が見開きなので、すぐに読み終えられたり、図があるので理解しやすいです。

ネットワークの本と、この本で、簡単なネットワークの仕組みは理解できるようになると思います。文字だけでは読みづらいところを絵で説明があるので、読みやすいです。