実践で学ぶ人工知能 数値・言語・画像で理解する機械学習の基礎
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内容紹介
本書は、数式や専門用語の多いAI分野を、Pythonを用いた実践的な演習を通して段階的に学べるよう構成した入門書です。AIや機械学習を初めて学ぶ大学生をはじめ、データ分析やAIに関心のある方、画像認識・自然言語処理の基礎を学びたい方を主な読者として想定しています。
機械学習の基礎に始まり、自然言語処理と大規模言語モデル、画像処理から深層学習による画像認識、さらに最新のマルチモーダルAIまで、幅広いテーマを扱います。各章末の確認問題には模範解答をあえて用意せず、読者自身が試行錯誤しながらプログラムを動かし、体験的に理解を深め、実践力を身につけられるよう工夫しています。
書誌情報
- 著者: 植木 一也
- 発行日: 2026-11-06
- 最終更新日: 2026-11-06
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 178
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: 近代科学社Digital
対象読者
機械学習,自然言語処理,深層学習,画像認識,ニューラルネットワーク,大規模言語モデル,Transformer,畳み込みニューラルネットワーク,転移学習,視覚言語モデル,Word2Vec,アンサンブル学習,サポートベクターマシン,BERT,プロンプトエンジニアリングに興味がある人
著者について
植木 一也
1999年、東北大学大学院情報科学研究科修士課程修了。同年、NECソフトウェア（現NEC）に入社し、主に顔認識・パターン認識に関する研究に従事した。2007年、早稲田大学理工学研究科博士課程修了、博士（工学）。2013年から2017年まで早稲田大学理工学術院助教を務め、2017年より明星大学情報学部准教授。現在は画像・映像理解技術の研究に従事しており、特に米国NIST主催の映像検索ベンチマーク（TRECVID）に取り組み、映像検索技術の発展に貢献している。2016年、2017年、2022年、2025年にはTRECVIDのAVSタスクにて世界1位の映像検索精度を達成した。