スポンサーリンク

「人工知能」について「エクセル(Excel)」で学びたいあなたにおすすめの本はこちらです

スポンサーリンク
スポンサーリンク
スポンサーリンク

人工知能の発展が頻繁にニュースになるようになっています。

人工知能が将棋や囲碁のプロを倒すといったわかりやすい事例だけでなく、

  • 人間を上回る画像の認識力
  • 人間と会話する人工知能
  • 自動で文章応答ができる対話ボット

などなど、人工知能を活用した新技術が普及してきています。

 

そんな中で、自分の人工知能の開発をやってみたい、という方だけでなく、

  • 人工知能ってどんなもの?
  • 人工知能って怖いなぁ

といったイメージはあるものの、

詳しくはわからなかったり、普段なじみの薄い方も、人工知能にかかわる機会が増えています。

人工知能自体のわかりやすい解説は、例えば以下のように、マンガで読むこともできます↓

 

人工知能ってこういうものなんだ〜

 

っというのがわかると、

 

人工知能は実はそんなに難しいものではなくて

新しいものを作るのはアイデア次第だったり、

ビジネスとして応用が可能ということがわかるはずです。

 

よし!人工知能を活用していこう!

他社との競争優位性の源に!

 

と思われる方もおられるかもしれません。

 

とは言っても、人工知能の基礎知識や、活用例などを知っておくことが重要です。

 

そこで本記事では、

人工知能技術の基礎知識を固めて、これからステップアップしていきたい方向けに、

「エクセル(Excel)」を使って、人工知能を学び、

人工知能の仕組みまで理解できるおすすめ本をご紹介します。

今は初学者でも、サクッと学んで、

人工知能界隈の景色が変わるのを実感してみてください。

「人工知能」について「エクセル(Excel)」で学びたいあなたにおすすめの本はこちらです

今1番注目されているのが、人工知能の中でも、機械学習という技術になります。

機械学習のアルゴリズムについて、

わかりやすい解説とエクセルでの実装が学べるおすすめの1冊がこちらです↓

Excelでわかる機械学習 超入門 -AIのモデルとアルゴリズムがわかる

本書は、機械学習のアルゴリズムについて、非常にわかりやすく、噛み砕いて解説されている1冊です。

同時に、タイトルの通り、Excelによるプログラミングを通して、自分で確かめることで知識をより深めることができます。

AIの仕組みの細かい数学的なところは省くことで、人工知能が内部でどのような判断を行っているのかを知ることができます。

図を多く使うことで、モデルやアルゴリズムを視覚的に理解しやすいように工夫されています。

具体的な内容としては、機械学習の基本から、最適化、勾配法、モンテカルロ法、遺伝的アルゴリズム、ベイズの定理、回帰分析、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、バックプロパゲーションスルータイム(BPTT)、強化学習、Q学習、ナイーブベイズ、

など、盛りだくさんのお得な内容となっています。

本書は、初心者の方が、機械学習アルゴリズムの扉を開くハードルを極限まで下げてくれている1冊となっています。

 

 

 

 

はじめての人工知能 増補改訂版 Excelで体験しながら学ぶAI

本書は、 Excel(エクセル)で手を動かしながら、人工知能のアルゴリズムを学べる1冊です。

他書との違いは、本書のカバーするアルゴリズムが広いということです。

人工知能の技術は、機械学習、ディープラーニングが有名ですが、実はそれだけでなく、様々なものがあります。

他書では機械学習やディープラーニングに絞っての解説になっているのが多いですが、

本書では、人工知能全般のアルゴリズムを俯瞰的に学ぶことができます

例えば、ニューラルネットワークなどの機械学習にとどまらず、

ファジイ、遺伝的アルゴリズム、問題解決法、探索法、ゲーム理論、エキスパートシステム、エージェントなども学べます。

またLispやPrologといった人工知能の記述に適した言語の解説もあります。

さらに、人工知能の歴史などの基礎知識の習得に加え、エクセル(Excel)での実装について学べます。

人工知能技術全般について、さらに深く学べる基礎力をつけれる1冊となっています。

(本書は2016年に出版された改訂新版になります)

 

 

 

 

Excelでわかるディープラーニング超入門

本書は、人工知能の中でも、ディープラーニング(深層学習)と呼ばれる技術の解説に特化した1冊です。

一言でディープラーニングといっても、初学者の方にとっては、学ぶことがたくさんあり、難しく感じるかと思います。

それらを1つひとつ小分けにすることで、スモールステップでわかりやすく学べます

ニューロンのモデルの解説から、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの仕組みの説明があり、

その後、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みが解説されています。

非常にわかりやすい図と解説で理解した後に、エクセルで実装しながら理解を深めることができます。

本書は畳み込みニューラルネットワークが最終目標なので、

ディープラーニングを画像認識等に応用したいに特にオススメの1冊となっています。

エクセルでやってみて理解したら、本格的にプログラミングしてプロダクトを作る、

といった最初の1歩にも最適の1冊となっています。

 

ちなみに、言語処理(リカレントニューラルネットワーク:RNN)や強化学習(DQN)に関係するディープラーニングをExcelで学びたいあなたはこちらもございます↓

Excelでわかるディープラーニング超入門【RNN・DQN編】

 

 

 

 

  • 人工知能の技術を極めていきたい
  • 新しいアルゴリズムの開発したい

といったあなたには、数学力を高めていくことが役立ちます。

人工知能に必要な数学を効率的に学べるおすすめ本がこちらです↓

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

本書は人工知能全般に幅広く対応した数学を効率的に学べる1冊です。

高校数学の基礎から復習できるように書かれているので、

学生時代に数学に関わるのが少なかった方や文系の方でもしっかりついていくことができるおすすめ本です。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~

本書は、機械学習に必要となる数学をより深めに学ぶことができます。

機械学習のアルゴリズムと対応させながら解説があるので、機械学習と数学の両方をより深く理解することができます。

コーセラのMachine Learningと併用するのも効果的です。

ディープラーニングがわかる数学入門

本書はディープラーニングの数学周りに絞って、最短距離でわかりやすく学べる1冊です。

ニューロンモデルの活性化の閾値がバイアスである、のように、数式の意味も合わせて理解できる1冊です。

図やイラストがわかりやすいので、数式が苦手な方も、図やイラストを見ながら理解していくことができます。

 

人工知能プログラミンと数学について、詳しくはこちらの記事もございます↓

人工知能技術に関係が深い「数学」を学びながら、同時に「プログラミング」もサクッと身につけたいあなたのために、おすすめの本や参考書、10冊はこちらです

 

高校数学からやり直したいならこちらの記事をどうぞ↓

高校数学を独学で学びたい、やり直したい社会人のあなたにおすすめの本はこちらです

 

 

 

人工知能関連の職に転職したい!といった場合など、

人工知能の技術力の客観的評価がアピールできるといいですよね。

その1つの方法として、検定試験を受けてみるという選択肢がございます↓

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

 

 

  • データ分析を職にしていきたい
  • これまでの職にデータ分析の力をプラスして付加価値をつけていきたい

といったあなたには、データサイエンティストとして必要な基礎力を1冊で身につけれるこちらがございます↓

東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~

 

 

 

 

Excelで人工知能アルゴリズムを理解したら、

人工知能の活用・応用・ビジネスについてこちらで学べます↓

俯瞰図から見える日本型“AI(人工知能)”ビジネスモデル

図解 人工知能大全 AIの基本と重要事項がまとめて全部わかる

実践フェーズに突入 最強のAI活用術

 

 

 

 

というわけで本記事では、

人工知能技術の基礎知識を固めて、これからステップアップしていきたい方向けに、

エクセル(Excel)を使って、人工知能を学び、

人工知能の仕組みまで理解できるおすすめ本をご紹介しました。

 

 

 

こちらもございます↓

 

 

 

 

こちらの記事もございます↓

「エクセル(Excel)」で「データ分析」できるようになりたいあなたにチェックしてほしい良書10冊はこちらです

 

「多変量解析」を「エクセル」でサクッと実行したいあなたにおすすめの良書、9冊はこちらです

 

「時系列分析」を「エクセル」でやりたいあなた、こちらはいかがでしょうか