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．

If you're looking to make a career move from programmer to AI specialist, this is the ideal place to start. Based on Laurence Moroney's extremely successful AI courses, this introductory book provides a hands-on, code-first approach to help you build confidence while you learn key topics.

In this audiobook, you'll get a clear overview of artificial intelligence technology, the common misconceptions surrounding it, and a fascinating look at its applications in everything from self-driving cars and drones to its contributions in the medical field.

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

いま誰もが身につけるべきAIリテラシー。ChatGPTをはじめとする現在のAIは、巨大な便益とリスクを持ち合わせている。有効に活用するために何を心がけ、どのような社会を設計すべきか。

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．

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」。

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.

『チューリングの大聖堂』著者が導く、自然と機械が融和する新たな世界像。０と１で世界のすべてを記述することは本当に可能か。デジタルの限界が露わになる時、アナログの秘めたる力が回帰する――。

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。

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.

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。

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
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“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。

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。

量子力学を創始し，原子物理学の基礎を築いた人が追究した生命の本質とは？　本書は分子生物学の生みの親となった20世紀の名著である．生物現象ことに遺伝のしくみと染色体行動における物質の構造と

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。

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!

生命は活動し、物体は形を持ち、時間は流れる。物質や光の最小単位・量子は、これらのあらゆる現象と関わりを持つ。だが量子には謎が多く、運動方程式など、私たちが住むマクロ(巨視的)な世界の物理法則

積んでいる本の山が崩れて部屋が火事になるかもしれないから、何時間もかけて積み直す。ぶつかって人を線路に落として殺してしまうかもしれないから駅のホームを歩けない――精神科医の著者(亀井)は、

人間の仕事は、いよいよ奪われるのか？未曽有のスピードで進む変化の本質を世界のテクノロジーとビジネスの「目利き」が解説する。「生成AI」への注目が急速に高まっている。

ゲーム理論とは、ある種の意思決定を人間が行った結果、何が起きるかを予測する理論だ。と言うと何やら難しげに聞こえるかもしれないが、実は単純明快、初学者でもすぐ使いこなせる理論なのだ。

Data Science for Dummies is the perfect starting point for IT professionals and students who want a quick primer on all areas of the expansive data science space. With a focus on business cases, the book explores topics in big data, data science, and data engineering, and how these three areas are combined to produce tremendous value. If you want to pick-up the skills you need to begin a new career or initiate a new project, listening to this book will help you understand what technologies, programming languages, and mathematical methods on which to focus.