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※注意）【ご購入前のご確認について】本書は固定レイアウト形式の電子書籍です。閲覧環境によっては文字の表示が異なる場合がございます。ご購入前に「立ち読み」機能にて表示をご確認いただくことをお勧めいたします。【第1巻：DLを取り巻く環境と理論基盤】AIプロジェクトの7〜8割が期待した成果を出せずに終わる。その根本原因は、事業要件から実装までを俯瞰し、「なぜそのアーキテクチャを選ぶのか」を判断できるアーキテクトの不在にある。実装力の問題でも、事業側のAI理解の問題でもない。事業と技術の両側を橋渡しし、設計判断を下せる人材が圧倒的に不足しているのだ。本シリーズはエンジニアにそのアーキテクトとしての判断軸を与えることを目的としている。第1巻では、ディープラーニングを取り巻く社会・産業・技術の全体像を俯瞰したうえで、理論理解に不可欠な数学的基礎と機械学習の本質を体系的に解説する。第1章ではAIの定義と歴史、社会構造の変化、職種とキャリアパス...

※注意）【ご購入前のご確認について】本書は固定レイアウト形式の電子書籍です。閲覧環境によっては文字の表示が異なる場合がございます。ご購入前に「立ち読み」機能にて表示をご確認いただくことをお勧めいたします。【第2巻：ニューラルネットワークの基礎アーキテクチャ】「とりあえず動くモデル」は作れても、「なぜそのモデルで精度が出るのか」「なぜ別のモデルではダメなのか」を論理的に説明できるエンジニアは少ない。流行の最新アーキテクチャを思考停止で適用するだけでは、実務の複雑なデータや制約に対応できず、プロジェクトは必ず壁にぶつかる。必要なのは、各モデルが内包する「帰納バイアス（データ構造に対する事前知識の仮定）」を深く理解し、目の前の課題に適合するアーキテクチャを見抜く力である。本シリーズはエンジニアにそのアーキテクトとしての判断軸を与えることを目的としている。第2巻では、第1巻で築いた数学と機械学習の土台の上に、現代の深層学習を支えるコア・...

※注意）【ご購入前のご確認について】本書は固定レイアウト形式の電子書籍です。閲覧環境によっては文字の表示が異なる場合がございます。ご購入前に「立ち読み」機能にて表示をご確認いただくことをお勧めいたします。【第4巻：深層学習の応用② 生成・強化・説明性と運用環境】「高精度なAIが完成した」だけでは、ビジネスは1ミリも動かない。それが生成したコンテンツが実用に耐えるか、現場の制約（メモリ・速度）の中でエッジデバイスに乗るか。そして何より、AIの判断根拠をステークホルダーに「説明」し、法規制をクリアできるか。精度という指標だけを追い求める研究的アプローチから抜け出し、ビジネス要件・インフラ・倫理的制約という複雑な方程式を解き明かすことこそが、真のアーキテクトの仕事である。本シリーズはエンジニアにそのアーキテクトとしての判断軸を与えることを目的としている。第4巻は、深層学習の実務適用を完結させる最終巻である。前半では、最先端の生成モデル...

※注意）【ご購入前のご確認について】本書は固定レイアウト形式の電子書籍です。閲覧環境によっては文字の表示が異なる場合がございます。ご購入前に「立ち読み」機能にて表示をご確認いただくことをお勧めいたします。【第3巻：深層学習の応用① 画像・言語・音声の最前線】画像分類、物体検出、自然言語処理——。チュートリアルのモデルをそのまま実データに適用しても、実務が要求する精度や速度、リソースの壁には必ず跳ね返される。なぜなら、各ドメインには「局所性の喪失」「小物体検出の困難さ」「文脈の長期依存性」といった固有の課題が存在するからだ。実務家には、先人たちがこれらの制約をいかに打ち破ってきたかという「設計の歴史と必然性」を理解し、目前のタスクに最適なモデルを論理的に選定する力が求められる。本シリーズはエンジニアにそのアーキテクトとしての判断軸を与えることを目的としている。第3巻では、第2巻で学んだ基礎アーキテクチャを現実のタスクに展開する。画...

AIエージェントのPoCは動いた。なぜ組織に定着しないのか。生成AIの活用が企業の急務となった今、「AIエージェントに業務を任せれば自動化できる」という発想で導入を試みる組織が急増している。しかしPoCは成功したのに本番で誰も使わない、現場が勝手にAIを使い始めて管理できなくなる、ベンダーに任せたら統制の効かないシステムが完成した——この「予測可能な失敗」が繰り返されている。根本原因は技術の問題ではない。「何を統制し、何を現場に委ねるか」「どこが後戻りできない確定点か」「型と使い捨てをどう分けるか」という設計判断の根拠を持たないまま、ツールだけを導入することにある。本書はその「設計判断の地図」を提供する。■ 本書が答える問い・なぜマクロ・EUC・RPAと同じ失敗が繰り返されるのか（第1章）・情報システムの「後戻りできない確定点」とは何か——統制の軸をどこに置くか（第2〜4章）・AIエージェントを構成する技術はどう機能し、何を犠牲にするのか（第5〜6章）・「型」と「...

※注意）【ご購入前のご確認について】本書は固定レイアウト形式の電子書籍です。閲覧環境によっては文字の表示が異なる場合がございます。ご購入前に「立ち読み」機能にて表示をご確認いただくことをお勧めいたします。【AIキャリア JDLA E資格対策『論点完全整理＋問題演習』上巻：最新シラバス E2026#2〜 対応】JDLA認定プログラム修了者のための「最強の総仕上げバイブル」「ディープラーニングの実装は学んだが、E資格特有の出題パターンに対応できるか不安だ」 「シラバス2026で追加された生成AIやLLM関連の最新キーワードにどう対策すればいいかわからない」 「実務が忙しく、最短ルートで確実な合格を掴み取りたい」本書は、JDLA認定プログラムを受講し、実装能力の基礎を修得した方が、E資格試験（シラバス2026 v1.0）本番で確実に点を取るための実戦的な知識を完成させるためのワークブックです。すでに知...

RAGのPoCは動いた。なぜ本番で崩壊するのか。生成AIの活用が企業の急務となった今、「ChatGPTに社内文書を読ませれば解決する」という発想でRAG（検索拡張生成）の導入を試みる組織が急増している。しかしPoCは成功したのに本番で崩壊する、精度は出たのに誰も使わない、導入したのに効果が見えないまま予算が打ち切られる——この「予測可能な失敗」が繰り返されている。根本原因は技術の問題ではない。「なぜその設計か」「何を犠牲にしているか」「どう統制するか」という設計判断の根拠を持たないまま、ツールだけを導入することにある。本書はその「設計判断の地図」を提供する。■ 本書が答える問い・なぜLLMだけでは組織に使えないのか（第1章）・RAGを導入できる組織の条件とは何か——組織知成熟度をどう診断するか（第2章）・RAGを支える技術はどう機能し、何を犠牲にするのか（第3章）・PoCが本番で崩壊しないアーキテクチャをどう設計するか（第4章）

※注意）【ご購入前のご確認について】本書は固定レイアウト形式の電子書籍です。閲覧環境によっては文字の表示が異なる場合がございます。ご購入前に「立ち読み」機能にて表示をご確認いただくことをお勧めいたします。【AIキャリア JDLA E資格対策『論点完全整理＋問題演習』下巻：最新シラバス E2026#2〜 対応】JDLA認定プログラム修了者のための「最強の総仕上げバイブル」完結編「最新のLLMや生成AIのアーキテクチャが複雑で、試験でどう問われるか不安だ」「シラバス2026で追加されたRAGやXAI（説明可能AI）の対策ができていない」「デプロイやモデル軽量化、Dockerなどの開発・運用環境の知識に自信がない」本書は、JDLA認定プログラムを受講し、実装能力の基礎を修得した方が、E資格試験（シラバス2026 v1.0）本番で確実に点を取るための実戦的な知識を完成させ...