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PDF提供元：東洋経済新報社
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「スマホを使うと子どもの学力が低下する」とはよく聞かれる説だがこれは本当なのだろうか？　実際は何の根拠もなく、因果関係は実証されていない。このように、真実を見抜くためには分析力が必要だ。最低限のデータリテラシーを身に付けておかないと、知らぬ間に誤った分析結果を受け入れてしまう。 　本書では、データと接する際に押さえておきたい基礎知識とビジネスで使われている最新事例を紹介する。ここで紹介する基礎知識は高度な数学的素養を必要としないので、はじめての人でも大丈夫。年間入場者数を急激に伸ばしたＵＳＪや１００円ショップのセリアなど、勝ち組企業の事例も。はじめての方のためのデータ分析入門書。
本書は『週刊東洋経済』２０１７年６月３日号掲載の３０ページ分を電子化したものです。　

AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか？

文系のワタシが、AIでキャリアアップするには？

そんな不安や疑問を解消するのが本書です。

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

データサイエンティストはどのように考えるのか？

ビッグデータ時代の必須教養
「因果推論」の考えかたがわかる!

クリエイティブになるには、数学力を高めるのが早道だ！AIが進化した今日、人間に求められるのは考える力や創造力であり

 秘書のように問いかけに応えるスマホ、自動運転車、ビッグデータ──。時代を読み解くキーワードは「クラウド」から「ＡＩ＝人工知能」へ。 

これまで数多くの一般向け統計本が出版され、人気を博してきた。だがその多くは「こんなデタラメな統計や調査がありますので、気をつけましょう」といったメッセージを発するものだった。

対話型サービスＣｈａｔＧＰＴは驚きをもって迎えられ，ＩＴ企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある．それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか．

優れたアルゴリズム、大量のデータ、高速なコンピュータ。３つの要素がそろい新たなＡＩ時代が到来した。企業の現場でもＡＩの実用事例が増えている。だが、ＡＩをめぐる誤解も多々ありそうだ。機械学習に適したデータか？　問題解決の手段はＡＩ以外でも十分ではないか？　人や組織とＡＩが融合し最適化できるか？　またＡＩビジネスにかかわる法的リスクとは…。基本をおさえてビジネスに効くＡＩに触れてみよう。  

本書は『週刊東洋経済』２０１７年７月８日号掲載の２６ページ分を電子化したものです。

今、４度目の産業革命が始まろうとしている。牽引役となるのは、ＡＩ（人工知能）だ。

本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：東洋経済新報社
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IT業界では、2011年～12年は「クラウド化」、12～13年はそれに加えて「ビッグデータ」がテーマだという。「ビッグデータ」とは何なのか。どう使うのか。

　スマートフォンやSNSの普及に伴い、そこから集まる口コミや購入・行動履歴などの情報が急増している。サーバーの能力向上によって、その膨大なデータを保存し、分析することが可能になった。今この「ビッグデータ」によって、マーケティング、製品開発、防災などが変わりつつある。これまで、IT投資はコスト削減に使われることが多かったが、ビッグデータは売上高を伸ばすために活用できる。多くの企業が注目する理由も、そこにある。

　では、先進企業はどのように活用しているのか。本書では、小売り、外食などの実例を見ながら、導入する企業側の目線でビッグデータを考える。

著者はオックスフォード大、マックスプランク研究所、ケンブリッジ大をへて、現在、東大ニューロインテリジェンス国際研究機構の脳神経科学者。AI時代こそ、人間的な「創造性」「美意識」に着目される理由

空前のＡＩ（人工知能）ブームが巻き起こっている。ＡＩ関連のニュースリリースが相次いでいるほか、都内では連日のようにセミナーが開かれている。決算発表でも、将来見通しの中でＡＩに言及する企業はもはや珍しくなくなった。米グーグルやフェイスブックに続き、国内でもドワンゴやリクルートがＡＩ研究所を設立。トヨタは今後５年間で１２００億円を投じる。何が企業を引き付けるのか。  

本誌は『週刊東洋経済』2015年12月5日号掲載の10ページ分を電子化したものです。

「ど文系」な人、知識ゼロの人もでもわかる！ 一番わかりやすい数学の本！ 知りたい！...けど難しくてよくわからない数学の世界をわかりやすく紹介！

なぜ、あなたの会社のDXはうまくいかないのか? シリコンバレーに学ぶDX戦略の最先端。自社のDXを成功させたい経営者とリーダー必読の一冊!

廉価になったコンピュータ，質・量ともに優れたデータにより，経済学の主流はいまや実証分析へと大きくシフトした．そこで，ますます重要なのが数学だ．

Have you ever wondered how astronauts float in space, or how your pizza gets from your plate to your mouth? Basic principles of physics, including learning about distance, displacement, speed, velocity, acceleration, forces, friction, gravity, and Newton’s laws of motion, are explored through informative and engaging text in this newest addition to the How Do series. 

感染症の蔓延から検査の偽陽性・偽陰性、ブラック・ライブズ・マター運動や刑事裁判のDNA鑑定、結婚相手選びまで。重大事のウラに、数学あり。

残酷な未来で生き残るため
あなたが身につけておくべきこと

AI is nothing without somewhere to run it. Now that mobile devices have become the primary computing device for most people, it's essential that mobile developers add AI to their toolbox. This insightful book is your guide to creating and running models on popular mobile platforms such as iOS and Android.

Cats can code? These cats sure can! Playful rhyming verse introduce coding languages and syntax. Listeners will learn why we need special languages for coding and examples from a number of languages. And they'll quickly find out why correct syntax is key for avoiding up-mixes mix-ups!

脳は推論するシステムだ! 知覚、認知、運動、思考、意識──それぞれの仕組みの解明は進んできたが、それらを統一的に説明する理論が長らく不在だった。

今後１０～２０年で人工知能（ＡＩ）やロボットに代替される可能性が高い職業に就いている人は、米国で４７％に上る。日本でも、ほぼ同程度との調査が発表された。テクノロジーの進化はどこまで人間の仕事を奪うのか。もはやＳＦではない技術革新の驚異的なスピード。その現実を紹介しつつ、あわせて誰もが大きな変化に直面する近未来へ向けたポイントを探る。  

本誌は『週刊東洋経済』2016年2月20日号掲載の15ページ分を電子化したものです。