【電子書】深度學習的商戰必修課
第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機。
活動訊息
想知道金石堂電子書怎麼用？無論通勤或在家，電腦或手機都能看，輕鬆運用零碎時間，讓閱讀更融入生活。
全館滿$1,200送150點金幣，4月歡慶兒童節，童書、玩具、文具滿1000元再送200點金幣！
內容簡介
――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――
日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測
LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統……
第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機
★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！
★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！
★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！
█ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！
扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。
豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。
本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。
或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！
█ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體
系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！
01 以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要
02 用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際A/B測試」
03 日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術
04 分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境
05 大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」
06 以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業
07 翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話
08 藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態
09 使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化
10 運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業
11 福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因
12 校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成
13 以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法
14 運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力
15 本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統
16 藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀
17 追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點
18 使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜
19 研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況
20 使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱
21 菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計程車的威力
22 以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統
23 學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果
24 橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十
25 日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器
26 以深度學習來讓機器人取出散裝零件
27 老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題
28 實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像
29 從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進
30 以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成
31 實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化
32 超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因
33 Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式
34 實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質
35 讓機器人能理解情感，實現高階溝通
目錄
前言
【第一章 深度學習的發展預測】
深度學習現況╱深度學習的發展路線圖╱(1)影像辨識╱(2)多模式辨識╱(3)機器人學╱深度學習是通用技術╱提供國王般的服務╱課題是人才不足，業界不約而同開始培養人才
【第二章 [Step 1]成為人類的「眼睛」擺脫單純的作業】
case01 Signpost
將排隊結帳當作社會課題來面對╱不知道的東西就會判斷「不知道」╱未來也會成為收集商品圖像資料的事業體╱將購買日用品變成「愉快」的場所
case02 Trial Holdings
連人工智慧攝影機也貫徹自行研發精神╱掌握貨架陳列狀況和顧客對商品的接觸度╱也測試了Panasonic的人工智慧攝影機╱讓任何人都能做到資深人員的裝盤方式╱區別「香菇山」與「竹筍村」
case03 VAAK
實現不需要感測器的無人商店
case04 日本可口可樂 Coca-Cola Japan
從十萬張圖像來分析飲用情境
case05 損害保險日本興亞 Sompo Japan Nipponkoa Insurance Inc.
購車後保險提案困難的原因╱增加保險提案的「打數」
case06 大東建託 Daito Trust Construction
一個半月達到模型化╱追求業務上「容易操作」的系統
case07 NTT DATA
對RoBoHoN用手語交談，機器人就會發出日語╱可判讀五百個手語字彙╱運用姿態估測模型
case08 FiNC Technologies
可辨識一百三十五種料理╱運用龐大的資料量作為強項╱以一百個等級來評估體態的人工智慧╱服務研發與人工智慧研發的「雙刀派」
case09 AUCNET IBS
用深度學習來辨識照明設備的「安定器」型號╱制定實務上的最終目標，運用深度學習
case10 双日鮪魚養殖場鷹島 Sojitz Tuna Farm Takashima
掌握鮪魚數量至關重要╱逐格播放影片來計算鮪魚數量╱「直覺認為那是不可能辦到的」╱研發鮪魚專用計數應用程式╱如何在網路環境不佳的鷹島實施？
case11 LANDA
只要把衣物放在桌上就能自動判別╱如果可以分辨狗跟貓，應該也分得出西裝與長褲╱相較於人工智慧完成度，更重視無人櫃臺的落實程度╱努力吸收知識，盡量控制投資
【第三章 [Stpe 2]扮演「五官」角色，預測行動、偵測異常】
case12 瑞可利 Recruit Holdings
校對員工人數大幅減少╱檢測率達百分之八十二至百分之八十三
case13 八千代機械 Yachiyo Engineering
將一百五十張照片加工成一萬多筆資料╱如果進一步制訂出規則等使用環境，就會儘快普及
case14 東京電力電網公司 東京電力Power Grid
一年多達約一千四百小時監控作業╱架空輸電線診斷系統由四項功能組成╱挖掘各個事務所保存的資料來提高準確率╱應用於檢驗電塔或結構物生鏽的可能性
case15 武藏精密工業 Musashi Seimitsu Industry
幾乎能實現與人工目視檢查相近的準確率
case16 藤倉 Fujikura
正確率超過百分之九十九
case17 川崎地質 Kawasaki Geological
用過去的調查結果作為訓練資料學習╱用新的探測設備收集超過百倍資料
case18 綜合警備保障 ALSOK
藉由深度學習實現新型態的待客之道
case19 歐姆龍 OMRON
適用第二級自動駕駛的駕駛專注度感測╱以時間序列的深度學習來辨識駕駛人舉動
case20 Mercari
藉由影像辨識自動登錄分類╱準確率低仍能實現「感動上架」╱利用多模式辨識偵測違規上架╱更新模型並建立公開機制不可或缺
case21 東京無線協同組合 Tokyo Musen
人口統計×行駛狀況×氣象×設施資料╱為了提升準確率而擴充資料量╱以混合方式預測，採用接近實測值的模型
case22 順風路 JUNPUZI
運用從全國超過四十個地方政府收集到的資料╱計畫運用針對交通行動服務（MaaS）領域的資料╱以移動和氣象資訊等資料來預測需求
case23 Video Research
將十年分的一萬支廣告以每支十五張圖像來分析
case24 So-net媒體網路公司 So-net Media Networks
用三萬五千則橫幅廣告來學習
case25 佳能醫療系統 Canon Medical System
可以重建在低輻射量下同等解析度的電腦斷層攝影影像╱磁振造影影像也用深度學習來去除雜訊
國外案例
Viz.ai、IDx、Imagen Technologies 、Arterys等深度學習在美國醫療第一線陸續商品化
【第四章 [Stpe 3]彈性因應現實社會的「機器人」、「自動駕駛」時代】
case26 發那科 FANUC
通知零件更換時期，減少不必要的作業╱收集大量理想的訓練資料╱實現高準確率拾取散裝的零件╱即使無法百分之百保證也能產生價值嗎？
case27 石田 ISHIDA
仰賴人海戰術的工廠所面臨的現實╱藉由深度學習讓盛裝作業自動化╱獲選為優良人工智慧新創研究專案
case28 藤田 FUJITA
日本能以人工智慧致勝的是營建領域╱將熟練操作人員的動作數據化╱準備資料和建置系統耗時一年
case29
訂購/退換貨須知
加入金石堂 LINE 官方帳號『完成綁定』，隨時掌握出貨動態：
提醒您！！
金石堂及銀行均不會請您操作ATM! 如接獲電話要求您前往ATM提款機，請不要聽從指示，以免受騙上當！
購買須知：
使用金石堂電子書服務即為同意金石堂電子書服務條款。
電子書分為「金石堂(線上閱讀+APP)」及「Readmoo(兌換碼)」兩種：
- 請至會員中心→電子書服務「我的e書櫃」領取複製『兌換碼』至電子書服務商Readmoo進行兌換。
退換貨須知：
- 因版權保護，您在金石堂所購買的電子書僅能以金石堂專屬的閱讀軟體開啟閱讀，無法以其他閱讀器或直接下載檔案。
- 依據「消費者保護法」第19條及行政院消費者保護處公告之「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等），不受「網購服務需提供七日鑑賞期」的限制。為維護您的權益，建議您先使用「試閱」功能後再付款購買。
商品評價