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．

人口知能の急激な進歩により、私たちの生活は今後20年で劇的に変化する。機械が人間を越えたとき、起こりうる未来とは!?　松尾准教授が、率直な疑問に対談形式で答えながら、未来の可能性を語る。

脳科学とコンピュータの融合が私たちの常識を覆す！　自動運転車、ドローン、ロボット兵器、雇用・産業構造…

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。

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

「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。

本タイトルで参照する付属資料は以下URLよりダウンロードいただくことができます。
http://audiobook.kadokawa.jp/reference/301511000116/　
PDF提供元：KADOKAWA
※ iOS, Android、Windows10をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただくことができません。
当タイトルをaudible.co.jp上で検索していただきますと、「あらすじ・解説」の箇所に、PDFファイルのURLを掲載しておりますのでぜひご利用ください。
グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。

 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。 

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．

★2020年2月5日、望月新一教授がIUT理論を展開した論文が専門誌についにアクセプト！

It has never been easier for organizations to gather, store, and process data. Use of data science is driven by the rise of big data and social media, the development of high-performance computing, and the emergence of such powerful methods for data analysis and modeling as deep learning. Data science encompasses a set of principles, problem definitions, algorithms, and processes for extracting non-obvious and useful patterns from large datasets.

経済安全保障の最優先課題「量子コンピュータ」についてわかりやすく解説した入門書！

今までの日本のＩＣＴ（情報通信技術）戦略は、技術で始まり技術で終わることが多く、出口戦略がなく、結果として使われないものになっている。

AIで何ができるか?私たちの仕事はどう変わるのか?気鋭の著者が教えるAIビジネスの最新事情と「あたらしい働き方」。

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。

 テクノロジーライターの大谷和利と映像コンテンツプロデュサーの小山敬治が、主としてソフト系の観点から、スマートスピーカーを通して見えるAIの未来というテーマで語ります。2018年6月時点に日本で入手可能だったGoogle homeやAmazon echoに加えて、米国にて入手したAppleのHome Podにも話しが及んでいきます。 

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。

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。

Data engineering has grown rapidly in the past decade, leaving many software engineers, data scientists, and analysts looking for a comprehensive view of this practice. With this practical book, you'll learn how to plan and build systems to serve the needs of your organization and customers by evaluating the best technologies available through the framework of the data engineering lifecycle.

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。

　2014年のノーベ

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：朝日新聞出版
※Windows10端末をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただけます。

“数の原子”とも言われる素数は、数学者・科学者を魅了してやまない。 素数とは、１と自分自身の他に約数を持たない数のこと。 この数字は実にミステリアスで、２、３、５、７と現れたかと思えば次は１１。出没が気まぐれなのだ。 人類はこの数の規則性を明らかにするために、途方もない研究の歴史を積み重ねてきた。 なかでも数学史上最大の難題である「リーマン予想」は、素数の出現規則の解明のための最大の鍵。 それがわかれば、この宇宙の構造までも見えてくるという――。 本書では文系にもわかりやすく奥深い素数の世界を解説する。

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。

ベンチャービジネス売却の最適タイミングはいつか。車をどの駐車スペースに停めるべきか。

In this volume in the MIT Press Essential Knowledge series, computer scientist John Kelleher offers an accessible and concise but comprehensive introduction to the fundamental technology at the heart of the artificial intelligence revolution. Kelleher explains some of the basic concepts in deep learning, presents a history of advances in the field, and discusses the current state of the art.