データサイエンス・シリーズ Ｐｙｔｈｏｎが動くＧｏｏｇｌｅ　ＣｏｌａｂでＡＩ自習ドリル―独学できる２４の主要アルゴリズム

目次

第１部　押さえておきたい基本の「機械学習」（多くのデータを指定した数のグループに分けてくれる「ｋ平均法」；たくさんの項目からなるデータを人間に分かりやすい形で表示してくれる「主成分分析」　ほか）
第２部　これだけ知っていれば大丈夫「ディープ・ラーニング」（心臓部「ニューラル・ネットワーク」を知る、動かす；画像認識や物体検出が得意な「畳み込みニューラル・ネットワーク」　ほか）
第３部　コンピュータが自分で試行錯誤して少しずつ賢くなる「強化学習」（人間ｖｓ．人工知能；人工知能ｖｓ．人工知能）
第４部　データ解析と最適化手法（アンケート分析でよく使われる「ポジ・ネガ解析、単純集計、クロス集計」；スライド・パズルとルート・パズル「網羅的探索」　ほか）

出版社内容情報

本書では，独学することを前提に，AIとしてよく知られている分類，予測，画像認識，物体検出，自然言語処理などを，プログラムとイメージ図で解説しています．
　難しい理論・数式の理解よりも，個々のAIの仕組みをイメージできるようなり，身の回りの問題を解決できるツールとしてAIを使えるようになることを目的としています．このため，AIに関する多くの技術を紹介しつつ，その仕組みをイメージ図を使って解説し，使い方はできるだけ省略しないように努めました．さらに，読者が自分の理解度を確認でき，スムーズにかつうまくAIを使いこなせるように，いくつかの基礎的な技術に関しては練習問題をつけてあります．

本書は月刊『Interface』誌2021年1月号〜2023年5月号に掲載された，連載「AI自習ドリル」の内容を再編集，加筆しまとめたものです．