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人工知能システムのプロジェクトがわかる本企画・開発から運用・保守まで[本橋洋介]
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人工知能システムのプロジェクトがわかる本 企画・開発から運用・保守まで
本橋 洋介

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商品情報

  • 発売日:  2018年02月15日頃
  • 著者/編集:   本橋 洋介
  • 出版社:   翔泳社
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  304p
  • ISBN:  9784798154053

商品説明

【内容情報】(出版社より)
自社システムに人工知能を導入したいときに読む本!


機械学習をはじめとする人工知能への期待は増加していますが、
人工知能が搭載されたシステムを開発するプロジェクトマネージャの数は足りておらず、その数は今後さらに必要になっていきます。
また、大規模システムに人工知能が入るようになっていくと、それを運用・保守する仕事も必要となります。
大規模なシステムになるほど、「開発工程において何をするのか」を規定することが重要であり、
人工知能が搭載されたシステムの開発で行うことを体系的に理解しなければなりません。
本書では、人工知能システムを企画・開発し、運用・保守したい人向けに、
企画から運用までの一連のプロセスのノウハウを解説します。


【本書のポイント】
・人工知能システムの開発を行うエンジニアやプロマネ向けのノウハウ集
・人工知能システムの企画書や開発計画書が書けるようになる
・人工知能のトライアルを計画・実施できるようになる
・人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスを把握できる

Chapter1 実用化されつつある人工知能
人工知能の定義
人工知能の歴史
人工知能の利用用途
認識の具体例
分析の具体例
対処の具体例


Chapter2 通常のシステムと人工知能システムの開発プロセスの違い
人工知能システムの開発プロセス
企画フェーズでの特徴
トライアルフェーズでの特徴
開発フェーズでの特徴
運用・保守フェーズでの特徴


Chapter3 人工知能システムの企画
目的の設定
システム構成の検討
業務フローの作成
データ選び
スケジュール検討
運用・保守方針の検討


Chapter4 人工知能プロジェクトのトライアル
トライアルのプロセス
分析内容定義
データ観察
モデル設計
データの加工
結果の評価(1)-評価指標の決定
結果の評価(2)-精度の評価
結果の評価(3)-解釈性の評価
結果の評価(4)-過学習度合いの評価
結果の評価(5)-CASE STYDYでの評価例


Chapter5 人工知能システムの開発
開発フェーズのプロセス
要件定義工程(1)-計画作りー
要件定義工程(2)-精度の確認ー
要件定義工程(3)-データ量の決定ー
要件定義工程(4)-更新方法の決定ー
要件定義工程(5)-学習データが少ないときの対応方法
要件定義工程(6)-異常値処理方法の決定
設計工程
テスト工程


Chapter6 人工知能システムの運用・保守
人工知能を見守る
人工知能を育てる(1)-自動再学習ー
人工知能を育てる(2)-忘れさせるー
人工知能を育てる(3)-新しい知識を教えるー
人工知能と人の協調


付録
提案依頼書
開発提案書
トライアル分析提案書
トライアル分析報告書
WBS
機能要件定義書・非機能要件定義書
要件定義のためのデータ分析結果報告書

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
システム導入のやり方がイチからわかる。開発スケジュール、企画書の書き方、データの選び方、トライアルプロセス、よく使うアルゴリズム、よく使うデータ加工テクニック、要件定義。開発の現場を知る技術者のノウハウが満載。すぐに使える実例集付き。

【目次】(「BOOK」データベースより)
1 実用化されつつある人工知能/2 通常のシステムと人工知能システムの開発プロセスの違い/3 人工知能システムの企画/4 人工知能プロジェクトのトライアル/5 人工知能システムの開発/6 人工知能システムの運用・保守/付録

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
本橋洋介(モトハシヨウスケ)
NEC AI・アナリティクス事業開発本部シニアデータアナリスト兼データサイエンス研究所・プラットフォームサービス事業部シニアエキスパート。東京大学大学院工学系研究科産業機械工学専攻修士課程修了。2006年NEC入社後、人工知能・知識科学・機械学習・データマイニング技術と分析ソリューションの研究開発に従事。機械学習の実問題適用を専門としており、これまでに機械学習技術を用いた分析サービス・システムの導入について30社以上に対して実績あり。2016年、NECが新規に創設したシニアデータアナリストの初代認定者になる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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