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Practical Developers ――機械学習時代のソフトウェア開発[ゲームアプリ/インフラ/エッジ編] 飯塚 健太郎(著/文) - 技術評論社
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Practical Developers ――機械学習時代のソフトウェア開発[ゲームアプリ/インフラ/エッジ編]

発行:技術評論社
B5判
176ページ
定価 2,380円+税
ISBN
9784297107444
Cコード
C3055
専門 単行本 電子通信
出版社在庫情報
不明
書店発売日
登録日
2019年7月17日
最終更新日
2019年7月30日
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紹介

ソフトウェア開発の今に焦点を当て、実践で活きる本物の事例をまとめた入門書。第一線の開発者による全面書き下ろし。
 AIを筆頭に、機械学習/深層学習分野の勢いは加速する一方です。そんななか、多岐にわたる実行環境、モデル学習や推論の段階で異なる特性を持つ各成果物、精度と性能、多種多様な大規模データ処理など、今の機械学習システムの開発は、従来のソフトウェア開発とは異なる面を持ち合わせています。
 本書では、そんな「機械学習時代のソフトウェア開発」にスポットを当て、とくに注目度の高いゲームアプリ、大規模インフラ、エッジの三つの切り口で技術情報を徹底解説。合わせて、気になる開発環境例も盛り込みました。時代へ適応し技術力の進化を遂げたい、そんな開発者の方々に向けて、機械学習を取り込んだシステムの全体像から実用的な開発テクニックまで、これまでと大きく変わる部分、意外と変わらない部分が見えてくる技術情報満載でお届けします。

目次

Part 1
[稼働中のサービスを加速させる]ゲームアプリ『逆転オセロニア』×機械学習/AIの着眼点
──企画/設計/開発/リリース、一部始終

Part 2
[シンプルを貫く。指針とツール]大規模データのインフラ構築/運用
──世界1位の求人検索エンジン「Indeed」

Part 3
[フィンテック/金融業界発]大規模データ処理の自動化
──セキュリティ強化のためのサーバーレスアーキテクチャ

Part 4
[エッジで極める]深層学習推論の高速化
──限りある演算能力を駆使し、重い演算を動かす技術

Part 5
[特急入門]深層学習コンパイラTVMの開発
──深層学習の超基礎から開発環境、一線の機能開発まで

Part 6
[消費電力は数W以下]エッジの深層学習と技術選択
──量子化ネットワーク×FPGAの世界

※目次詳細は以下より。
http://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10744-4/#toc

著者プロフィール

飯塚 健太郎  (イイヅカ ケンタロウ)  (著/文

埼玉大学工学部卒。KLabを経て、2018年にLeapMindに入社。現在はBlueoilチームのマネージャーとしてプロジェクトを牽引している。趣味はコンピュータいじり、Make、文化史、育児。

大川 徳之  (オオカワ ノリユキ)  (著/文

東京大学情報理工学系研究科数理情報学専攻修士課程卒。現在はIdeinにて主にエッジデバイスにおける深層学習の推論高速化を担当している。拙著『関数プログラミング実践入門』(技術評論社)を書く前の時期は、仕事でHaskellを使うことになるとはと思っていたものだが、今はまさか仕事でコードゴルフまですることになるとは、何の引き出しを使うことになるかわからないものだと思っている。

keno  (ケノ)  (著/文

DeNA所属のエンジニア。元数学徒。ゲーム『FINAL FANTASY Record Keeper』を開発/運用していたが、2018年からはその経験を生かしてAIによってゲームのおもしろさの軸を増やしたり、ゲーム作りの方法を変革する側に。『逆転オセロニア』へのAI導入では学習高速化、学習管理の仕組み作り、実サービスのためのアーキテクチャ設計と実装などを担当。

古賀 理  (コガ オサム)  (著/文

求人検索サイト「Indeed」で働くフルスタックエンジニア。2018年から米国テキサス州オースティンにある本社勤務。学生時代は競技プログラミングばっかりやっていたが、数学力では勝てない相手が多過ぎるのでエンジニアリングで勝負することにした。好きなものは静的型付け。

田中 一樹  (タナカ イッキ)  (著/文

2017年にDeNA入社後、データサイエンティストとしてアプリゲーム『逆転オセロニア』に関するAI機能の開発に従事し、機械学習、強化学習、データサイエンス技術の研究開発/設計から実応用に携わる。現在は、多様な事業へのデータサイエンス活用を目指した研究開発や課題発掘に従事。『速習 強化学習 ?基礎理論とアルゴリズム?』(共立出版)の翻訳に携わった。学生時代からデータ分析の大会に没頭し複数大会で入賞。Kaggle Master。

徳永 拓之  (トクナガ ヒロユキ)  (著/文

2007年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。ヤフー、Preferred Infrastructure、スマートニュースを経て、2018年からLeapMindに勤務。機械学習、自然言語処理、画像処理などに興味がある。

西田 圭介  (ニシダ ケイスケ)  (著/文

フリーランスのソフトウェアエンジニア。複数のスタートアップで社内データの分析やKPIモニタリングなどを担当してきた。好きな言語はPython。著書に『Googleを支える技術』『ビッグデータを支える技術』(共に技術評論社)がある。

森田 和孝  (モリタ カズタカ)  (著/文

2007年東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻修士課程修了。同年日本電信電話入社。以来、システムソフトウェア全般の研究開発に従事。仮想化技術、ストレージ技術に興味を持ち、クラウド黎明期に仮想マシン用分散ブロックストレージのオープンソースプロジェクト(Sheepdog)を立ち上げた。最近は深層学習関連の研究開発に取り組んでおり、深層学習コンパイラTVMのコミッターを担当している。

上記内容は本書刊行時のものです。