今から3回目、きちんと読みます 6/28
終わったら感想アップデートします。
↓
7/02 / 読了しました。

2年前の人気作、

3回目「特徴表現学習」という領域の発展により

※噛み砕いて言えば、パソコンのスペックが上がり、

値段は下がり、急激に発展したと言える。
└ここではそんなに細かく書きません。調べて下さい。「特徴表現学習」は 技術的特異点、いわゆるシンギュラリティが発生しており、今まさに、巨大な市場が動きそうな予感があると著者は仰ってます。具体的にどの分野のどこの数字のどんなAI、人工知能が市場としてマクロかミクロなマーケットまでは書いておりません。

それくらいの市場規模も勿論書いてません。

まだまだ、AI、人工知能に関しての一般認知
はシステム制御、システム工学の事を指している事が多い事を体験する事が多いのではないのというのが主張です。
私も同意です。

興味深かった事を取り上げます。
人工知能にもレベルがある、公に評議会で定義されているわけではありませんが。。。
++++++++++++++++++++++++

レベル1 人工知能
システム工学、制御工学

レベル2 古典的な人工知能
振る舞いのパターンが多彩なもの
将棋のプログラム、掃除ロボット※ルンバ、質問に答える、Siri※siriはディープラーニングしてますね

レベル3 機械学習と取り入れた人工知能
検索エンジンに内蔵されていたり、ビッグデータを元に自動的に判断したりするような人工知能、
アセットマネジメントのロボ？ソフトはここに当たりますか

レベル4 ディープラーニングを取り入れた人工知能
機械学習をする際のデータを表すために使われる変数［特徴量と呼ばれる］それ自体を学習する事
※ディープラーニング
レベル4を取り入れた、テスラのオートパイロット自動車ははここに当たります。首都高で走ってます

、https://www.tesla.com/jp/autopilot

++++++++++++++++++++++++

人工知能にもレベルがあると言う事
システム制御があり、
↓
制御中のデータを蓄積することによりデータを保存、
データベースに保存
↓
このデータを基に機械学習をする
↓
機械学習をする際のデータを表すために使われる変数［特徴量と呼ばれる］それ自体を学習する事
機械学習を学習する = ディープラーニング
と認知しました。

間違っている事あれば指摘して頂けますと幸いでございます。

簡単に感想
人工知能本、日本で人気がある本だけあって
読みやすいし、人工知能やプログラムを詳しくない人でも”特徴”を掴みやすい内容になっています。

もし、読む機会、機械があったら学習して

機械（機会）学習を機会、機械学習してディープラーニング的な感想を

私も見てみたい所です。