- 第1章 知らずには生き残れない、デジタル化する世界の本質
- 第2章 アフターデジタル時代のOMO型ビジネス~必要な視点転換~
- 第3章 アフターデジタル事例による思考訓練
- 第4章 アフターデジタルを見据えた日本式ビジネス変革
2020年3月29日日曜日
『アフターデジタル 〜オフラインのない時代に生き残る』
ディープラーニング G検定
- 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
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人工知能をめぐる動向
- 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
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人工知能分野の問題
- トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
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機械学習の具体的手法
- 代表的な手法、データの扱い、応用
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ディープラーニングの概要
- ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
- ディープラーニングにおけるデータ量
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ディープラーニングの手法
- 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
- 深層強化学習、深層生成モデル
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ディープラーニングの研究分野
- 画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、マルチモーダル
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ディープラーニングの応用に向けて
- 産業への応用、法律、倫理、現行の議論
『クリーンミート 〜培養肉が世界を変える』
- 第1章 培養肉をつくる
- 第2章 科学の進歩で動物を救う
- 第3章 グーグル創業者からの支援を武器にする
- 第4章 培養レザーで先陣を切る
- 第5章 クリーンミート、アメリカ上陸
- 第6章 プロジェクト・ジェイク
- 第7章 食品(と物議)を醸す
- 第8章 未来を味わう
2020年3月8日日曜日
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