この本のお菓子は、すべて「混ぜて、焼くだけ」。　　「オーブンまで5分！」のお菓子も、たくさん紹介しています。　

簡単なので、ぜひ試してみてください。　プレゼントにも、最適です。

混ぜる道具は、3つだけ。　　　1　ボウル　　2　泡立て器　　3　ゴムべら

＜CONTENTS＞

◆板チョコで作る　チョコレートのお菓子　　Chocolate　Sweets

◆卵1個で作る　パウンドケーキ　　Pound　Cake

◆バターで作る　基本のマフィン　　Butter　Muffin

◆オイルで作る　ヘルシーマフィン　　Oil　Muffin

◆型のいらない　クッキー　　Cookies

◆お店みたいなふわふわパンケーキ　　Pancake

◆お気に入りのお菓子　　Favorite　Sweets

◆おまけ！　みんな大好き　蒸しパン　　Steamed　Bun

◆おまけ！　甘いおやつとしょっぱいおやつ　　Snack

CONTENTS

◆板チョコで作る　チョコレートのお菓子

生チョコケーキ　ガトーショコラ　　ブラウニー　　ダブルチョコスコーン

◆卵1個で作る　パウンドケーキ

バナナパウンド　紅茶パウンド　ほうじ茶パウンド　レモンパウンド　チョコナッツパウンド

◆バターで作る　基本のマフィン

プレーンマフィン　りんごのマフィン　抹茶とホワイトチョコのマフィン

◆オイルで作る　ヘルシーマフィン

プレーンオイルマフィン　コーヒーバナナオイルマフィン　ダブルチョコオイルマフィン

◆型のいらない　クッキー

ドロップクッキー / スノーボール / 濃厚チョコクッキー / メロンパンクッキー / さつまいものクッキー / 紅茶のクッキー / ヨーグルトスコーン / ダブルチーズスコーン

◆お店みたいなふわふわパンケーキ

チョコレートパンケーキ / ヨーグルトパンケーキ / 豆乳抹茶パンケーキ

◆お気に入りのお菓子

ミルクレープ / チーズケーキ / ベイクドヨーグルトケーキ / はちみつレモンマドレーヌ / カップチョコケーキ

◆みんな大好き　蒸しパン

さつまいも蒸しパン / チーズ蒸しパン / かぼちゃ蒸しパン / 抹茶あずき蒸しパン / マーラーカオ風蒸しパン

◆甘いおやつとしょっぱいおやつ

豆腐de チュロス / きなこ豆腐ドーナツ / 簡単ケークサレ（カレーコーン＆ハムたま） / 発酵いらずのおやつピザ / のっけ焼きカレーパン / アメリカンドッグ / チーズハットグ /

クレープ（チョコバナナ＆ベーコンエッグ） / 黒糖サーターアンダギー / どら焼き

職場、取引先、身内、ママ友、ご近所…

イヤなことをされる、困っている、本当は言い返したい。

だけど、この関係性は壊せない

つい「この場さえ我慢すれば」と思ってしまう自分を救う知的戦略

ーーーーーーーーーーーー

「本音は正義」「嘘をつかないことが、無条件にかっこいいことである」

という話が、最近、いろいろなところから聞こえてきます。

しかし、本当にそうでしょうか？

その場限りの、二度と会わない相手ならばいいかもしれませんが、

壊してしまったらあまりにも失うものが大きい関係性に対しては、

「別の戦略」を考えてもいいように思います。

イヤだ、不快だという自分の気持ちを無視したり、

心を殺してなかったことにするのではなく、

返す言葉に、「エレガントな毒」として含ませる。

言いたいことを言うけれども、

相手を直接傷つけたり、関係性を破壊してしまったりしない。

そんな「大人の教養」と「古都・京都が育んだ人間関係のエッセンス」を、

一緒に学んでみませんか。

カウンセリングやコーチング理論をベースにした『魔法の質問』という独自メソッドを展開し、多くのベストセラーを持つマツダミヒロ氏の最新刊。自分から積極的に話しかけなくても、「相手の話す事を聞くだけで大丈夫！」という、心理的安全性に基づいた傾聴の考え方やテクニックを、多くの事例を交えながらわかりやすく解説していきます。人生はこの一冊でうまくいく！

これからAIを学ぶエンジニアやAI関連業種に携わるビジネスマン向けに、「AIとは何か」から始まり、しくみや手法、利用例など技術的な側面を分かりやすく説明します。

第1章　AIとは

01 AIの定義

02 AI の得意な分野と苦手な分野

03 AIの発展過程

04 機械学習とは

05 ディープラーニングとは

06 機械学習とディープラーニングの違い

第2章　AIの基礎知識

07 機械学習と統計学

08 相関関係と因果関係

09 機械学習とデータマイニング

10 教師あり学習とは

11 教師なし学習とは

12 強化学習とは

13 AIとビッグデータ

14 データ別に見るAIの特徴

15 AIシステムの開発フロー

第3章　自然言語処理の手法とモデル

16 自然言語処理（NLP）とは

17 NLPにおける曖昧性と困難性

18 NLPの前処理

19 言語モデルと分散表現

20 注釈付きコーパスと対訳コーパス

21 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

22 Transformer

23 BERT

24 GPT-3

第4章　GANを中心とした生成モデル

25 クリエイティブに進出するAI

26 生成モデルの基礎的なアルゴリズム

27 GAN を用いた画像生成

28 敵対的攻撃と防御

29 GANのこれからの広がり

第5章　画像認識の手法とモデル

30 画像認識のタスク

31 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

32 画像認識の発展のきっかけとなったCNN

33 CNN の精度とサイズのバランス

34 学習の工夫1

35 学習の工夫2

36 ディープラーニングの説明可能性

37 画像認識の評価指標

第6章　テーブルデータの機械学習アルゴリズム

38 テーブルデータの前処理

39 精度の評価指標と汎化性能

40 教師あり学習1：線形回帰モデル

41 教師あり学習2：決定木

42 教師あり学習3：ランダムフォレスト

43 教師あり学習4：XGBoost

44 教師あり学習5：ロジスティック回帰モデル

45 教師あり学習6：ニューラルネットワーク

46 教師あり学習7：k-NN（k-Nearest Neighbor）

47 教師なし学習1［クラスタリング］：k-means 法

48 教師なし学習2［クラスタリング］：階層的クラスタリング

49 教師なし学習3［クラスタリング］：スペクトラルクラスタリング

50 教師なし学習4［次元削減］：主成分分析

51 教師なし学習5［次元削減］：UMAP

52 教師なし学習6［次元削減］：行列分解

53 教師なし学習7［次元削減］：オートエンコーダ

確かな知識がつく“使える”教科書。ＡＩの全体像をつかむには複雑で難しい技術を知る必要があり、初めて学ぶときには難易度の高さを感じる人も多いのではないでしょうか。そこで、本書では見開きで１つのテーマを取り上げ、図解を交えて解説。イチからＡＩの基礎が身につきます。

ディープラーニングのしくみをわかりやすく解説。高校生向け授業から生まれた新しい入門書です。AIを用いた便利なシステムや、くらしの変化についても具体的に解説します。まえがき

【目次】

第1部 AIの基礎

1.1 “新しい”AI

1.2 AIのしくみ

1.3 AIを使ってみよう

第2部 AIの応用

2.1 AIによる行動認識

2.2 歯みがき支援システム“migaco”

2.3 AIによる自然言語処理

2.4 旅行先推薦システム「旅ゲーター」

2.5 飲食店検索システム「食探」

第3部 AIと私たちの暮らし

3.1 身の回りにあるAI

3.2 AIのさらなる進化

3.3 AIで変わる私たちの暮らし

あとがき

注

付録

まえがき

第1部 AIの基礎

1.1 “新しい”AI

1.2 AIのしくみ

1.3 AIを使ってみよう

第2部 AIの応用

2.1 AIによる行動認識

2.2 歯みがき支援システム“migaco”

2.3 AIによる自然言語処理

2.4 旅行先推薦システム「旅ゲーター」

2.5 飲食店検索システム「食探」

第3部 AIと私たちの暮らし

3.1 身の回りにあるAI

3.2 AIのさらなる進化

3.3 AIで変わる私たちの暮らし

あとがき

注

付録