製造業の課題解決に役立つ人工知能（AI）の知識・ノウハウの実践的な解説書。
ITビジネス向けではなく、製造業のAI活用に必要な統計的機械学習と深層学習（ディープラーニング）について体系的に説明。
本書は、製造業のAI活用に必要な統計的機械学習と深層学習（ディープラーニング）を身に付けたい技術者向けに解説しました。想定しているのは、製造業の生産、開発、設計に従事している技術者や、これらの部門にAIシステムを提供するITエンジニアです。実務においてAIを活用するための知識を解説します。
機械学習と深層学習に関する従来の書籍の多くは、数学的な概念を中心としたものでした。活用についてもオンライン（IT）ビジネスを想定したものが多く、製造業の実務にどのように適用すればよいかが取り上げられていませんでした。
これに対して、本書では、製造業の技術者を想定し、AIをどのように使うかを解説しました。現実の課題に対し、どのような手順で適用するか、どのような点に留意すべきかを説明しています。事例としては、分かりやすさと実用性を考慮して、異常検知と予防保全を取り上げました。専門用語は、平易な言葉で解説しています。
理解を補うためにPythonプログラムによる演習も用意しました。プログラミングについての経験が少ない製造業の技術者にとっても、具体的なデータを用いたプログラムを体験することで、理解を深めることができます。
＜特徴１＞ 製造業における活用法を解説
製造業での活用を想定し、AIをどのように使うかを解説。現実の課題に対して、どのような手順で適用するかと留意すべき点が分かります。事例として、分かりやすさと実用性の観点から異常検知と予防保全を取り上げました。自らAIを活用する場合に加えて、社内のAI関連の推進チームや、社外のAI分野の専門企業と協力して開発を行うための基礎知識を身に付けることができます。
＜特徴２＞ 理解を深めるための工夫
数学的に複雑な内容は、概念レベルの理解ができるように絵解きで解説。パラメーター推定などの数学的な理論よりも、応用するための原理の理解を助けるように工夫しました。専門用語は平易な言葉で説明することで、「なるほど」という理解が得られます。
＜特徴３＞ Pythonによる演習
業務に関連した具体的なデータとプログラムを用いたPython演習を用意。さまざまな課題に取り組むことで、機械学習と深層学習について理解を深められます。プログラミングについて初心者のエンジニアでも技術を理解し、簡単な処理ができるようになります。Jupyter Notebookのノートブック形式の演習問題と解答と、実行のためのデータを収めたCD-ROM付き。
続きを読む
