いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。本書では、具体的なデータ分析事例を交え、機械学習理論から実行環境、Ｐｙｔｈｏｎプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。

第１章　人工知能と機械学習（人工知能とは？
ＢＩはＡＩの夢を見るのか？　ほか）
第２章　データ分析処理のための基盤技術（Ｈａｄｏｏｐ―大規模データを処理するインフラ
Ｈｉｖｅ―Ｈａｄｏｏｐ上でより容易にデータ処理を実現　ほか）
第３章　リアルタイムにデータを分析する―データから「いま」を知る技術（Ｆｌｕｅｎｔｄ
Ｎｏｒｉｋｒａ　ほか）
第４章　機械学習アルゴリズム―データから「未来」を知る技術（機械学習とは
機械学習アルゴリズム　ほか）
第５章　ディープラーニング（単純パーセプトロンとその仲間たち
ニューラルネットワーク　ほか）