あたらしい人工知能の教科書

あたらしい人工知能の教科書 プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識

あたらしい人工知能の教科書―プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識
著者:多田 智史

内容紹介
人工知能を利用した開発に必要な基礎知識がわかる!【書籍概要】
さまざまな業界・業種で利用されてきている人工知能。その範囲は膨大で、
必要されている理論などの知識を取捨選択するだけでもたいへんです。
本書は人工知能関連のプロダクト・サービス開発を行っているエンジニアにとって、
今後の開発で必要になる知識を取捨選択し、理論と技術をわかりやすくまとめた書籍です。【対象読者】
人工知能を利用したプロダクトやサービス開発に携わるエンジニアの方
(プログラマー、データベースエンジニア、組み込みエンジニアなど)

【特徴】
機械学習・深層学習、Iotやビッグデータとの連係について、
理論の概念図や実際の事例などを用いて、わかりやすく解説しています。

【構成】
第1章では人工知能の過去と現在と未来について解説。
第2章から第14章への伏線となるよう、簡潔に解説しています。

第2章から第14章では、それぞれのトピックにおける理論と技術について、
丁寧に解説しています。

特に機械学習、深層学習を利用した開発に必要なものや、
分散コンピューティングなどハードウェアからの視点、
大規模データ・IoTとの連係までを網羅しています。

★読書前のaffirmation!
[きっかけ・経緯] 監修の石井先生の「ビッグデータ活用実務フォーラム」からのメールでのお知らせを見まして、購入しました。
[目的・質問] 人工知能の基礎知識の再確認
[分類] 007.1:情報理論

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「分類」の難しさ

「読書レビュー」を書く際に、日本図書館協会の日本十進分類法(NDC)の番号と名称を記載しておりますが、この分類についても随時見直しが行われているようです。

特に私の研究対象でもある「情報」のところは、ここ最近の環境変化への対応、またある意味、今後の展開も踏まえながら、策定されているようです。

こちらにその変更に対しての方針、意義などが説明されていました。

http://www.jla.or.jp/committees/bunrui/tabid/497/Default.aspx

 情報学は学際的な分野であり,従来NDCが定義するところの情報科学,情報工学(計算理論等を含む),社会情報学や応用情報学の上位概念である。したがって,いわゆる「情報学一般」に相当する部分は9版までを踏襲して007に位置づける。
また,主題分野を限定しない社会学的な観点(情報ネットワークやその利用,社会的な関わり等)に関するものは,007.3を中心に位置づける。
そして工学・技術的な観点(機器設計や作成,操作解説,敷設等)に関するものは547/548に,産業・経営・事業に関する観点(各種事業者に関するものやその歴史的経緯等)に関するものは694にそれぞれ収める。

また以前、分類に関する新書を読んだことがあるのですが、改めて勉強してみたいと思いました。

「分類」を定義するのも難しいですが、「分類」していくことについても、明確に分類できるものもあれば、どちらにしていいか分かりにくいグレーなものもあり、非常に難しいです。

そういえば、英語だと、classifyというもあれば、categorize というのもあり、この違いは何なのでしょうか。検索してみると、使用例を説明してくれているページがありました。classifyは一般的に使う言葉で、categorizeは学術的というふうにも書かれていました。

こんなふうにいろいろと見ていると、「情報資源組織」という言葉に出会いました。興味深いです。

またチェックして、知見を広げたいと思います。

今年もこういった数珠つなぎ的な「知識の紡ぎ」をしていきたいと思います。この言葉いいですね、「知識の紡ぎ」・・・これ、今年のテーマ候補です。