AIリテラシーの教科書 [単行本]

AIリテラシーの教科書 [単行本] の 商品概要

• 目次

  チャプター1　AIとは何か？AIリテラシーとは何か？
  　1-1　AIの解釈は千差万別，共通性のある定義を考えよう
  　1-2　AIリテラシーとは何か考えよう
  　1-3　AI時代の本格的到来にどう備えたらよいか
  　1-4　すべての学生がAIリテラシーを高める必要があるのか？
  チャプター2　AIの起源と 3回のAIブームの本質
  　2-1　AIの起源とAIが生まれた理由を知ろう
  　2-2　AIの第1次ブーム　何がブームを起こし，なぜ衰退したのか？
  　2-3　AIの第2次ブーム　何がブームを起こし，なぜ衰退したのか？
  　2-4　AIの第3次ブーム　どう始まり，なぜ長続きしているのか？
  　2-5　AIが今後どうなるか予測してみよう
  チャプター3　現在のAIの実力とシンギュラリティ
  　3-1　ビジネス社会へのAIの浸透度
  　3-2　現在AIと呼ばれているもののレベル分けと事例を知ろう
  　3-3　「強いAI・弱いAI」「汎用AI・特化型AI」とは何か？
  　3-4　「2045年にシンギュラリティが訪れる」は本当か？
  チャプター4　AIによる人間の仕事の代替
  　4-1　ロボットはどんな仕事を担っているのか
  　4-2　「日本の労働人口の49％が人工知能やロボットに代替される」レポート
  　4-3　「AIが人の仕事を奪う」は本当に起こるのか？.
  　4-4　AIに置き換えられない仕事とはどんなものか考えてみよう
  チャプター5　AIの実体と構成要素の体系的な理解
  　5-1　AIをより具体的・現実的に定義してみよう
  　5-2　AI・機械学習・ディープラーニングの相互関係を考えよう
  　5-3　ニューラルネットワークの位置づけについて考えよう
  チャプター6　機械学習の本質と基本原理
  　6-1　単純な制御技術や機械学習ではない古典的なAI手法について
  　6-2　機械学習の本質とタイプ・基本原理を把握しよう
  　6-3　機械学習のメリットとデメリットを把握しよう
  　6-4　機械学習で用いられる計算技法の概要（参考）
  チャプター7　ニューラルネットワークの概要とポイント
  　7-1　ニューラルネットワークの位置づけを知ろう
  　7-2　ニューラルネットワークの本質を把握しよう
  　7-3　ニューラルネットワークの基本単位，パーセプトロンを理解しよう
  　7-4　多層パーセプトロンとニューラルネットワークについて理解しよう
  チャプター8　ディープラーニングの概要とポイント
  　8-1　ディープラーニングの位置づけを知ろう
  　8-2　ディープラーニングの本質と基本原理を理解しよう
  　8-3　ディープラーニングのメリットとデメリットを把握しよう
  　8-4　CNN，RNN，LSTM，GANsという4つのモデルの概要を知ろう
  チャプター9　失敗しないためのAIプロジェクト全体像の理解
  　9-1　なぜ，AIプロジェクトが必要なのかを知ろう
  　9-2　なぜ，AIプロジェクトは失敗するのかを知ろう
  　9-3　失敗しないためのAIプロジェクト全体像の理解をしよう
  　9-4　AIプロジェクトを成功に導くコツを知ろう
  チャプター10　AI開発でよく使われる言語とライブラリの特徴
  　10-1　プログラミング言語の種類とAI開発によく使われる言語
  　10-2　Pythonの特徴と，ごく簡単なプログラムのサンプル
  　10-3　Rの特徴と，ごく簡単なプログラムのサンプル
  　10-4　Juliaの特徴と，ごく簡単なプログラムのサンプル
  　10-5　AIシステムの効率的な開発に役立つライブラリ
  チャプター11　Pythonを利用して簡単なプログラムを作成してみよう
  　11-1　Anacondaをダウンロードして開発環境をつくってみよう
  　11-2　Pythonによるプログラミングを体験してみよう
  　11-3　ライブラリを利用して簡単な機械学習を体験してみよう
  チャプター12　AIの活用に不可欠なデータサイエンスの基本
  　12-1　データサイエンスの定義と本質を把握しよう
  　12-2　AI活用でデータサイエンティストが果たす役割を知ろう
  　12-3　データサイエンスとAIとの関係を把握しよう
  　12-4　ビッグデータの定義と収集・活用の要点を知ろう
  　12-5　PDCAサイクルとPPDACサイクルについて知ろう
  チャプター13　AIに関する様々な社会的課題
  　13-1　AIが人間社会を支配する可能性はあるか？
  　13-2　AIで人間の仕事が激減したらベーシックインカム？
  　13-3　トロッコ問題と自動運転車
  　13-4　AIに起因するトラブルと責任の所在
  　13-5　ビッグデータビジネスとプライバシー
  　13-6　AIが生む芸術作品に著作権はあるのか？
  　13-7　AIの倫理規程について
  チャプター14　キャリア形成プランによる AIリテラシーの向上
  　14-1　AI関係のキャリア形成プランをつくろう
  　14-2　データサイエンティストになることも視野に入れてみよう
  　14-3　AI関係のキャリア形成プランを実践し，就職活動や仕事に活かそう
  　14-4　AIリテラシーを磨き続け，AIに負けない思考力・発想力を養おう
  付録　AI関連用語解説集

• 出版社からのコメント

  AI（人工知能）の知識を正しく理解し、適切に使いこなす能力を伸ばすことを目的とした教科書。「AI関連用語集」も収録。

• 内容紹介

  政府が掲げる「AI戦略2019」における具体目標に向け、AI（人工知能）の知識を正しく理解し、適切に使いこなす能力を伸ばすことを目的とした教科書。「AIの全体像の把握」「基本原理の理解」「活用方法の習得」の3ステップで構成。大学の半期で学べる全14章構成。文・理を問わず学習できるよう「AI関連用語集」も収録。
  
  図書館選書
  AI（人工知能）の知識を正しく理解し、適切に使いこなす能力を伸ばすことを目的とした教科書。文・理を問わず学習できるよう「AI関連用語集」も収録。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  浅岡 伴夫(アサオカ トモオ)
  １９５２年富山県生まれ。慶應義塾大学経済学部卒業。先端技術アナリスト。成蹊大学理工学部兼任講師。日本能率協会マネジメントセンター通信教育コース『ゼロからわかるＡＩ（人工知能）の基本』テキスト執筆＆責任講師。日経メディアプモーション添削講座『日経で身につく情報活用Ｂｉｚトレ』チーフアドバイザー
  
  松田 雄馬(マツダ ユウマ)
  １９８２年大阪府生まれ。京都大学／同大学院修了。博士（工学）。２００７年ＮＥＣ中央研究所に入所。東北大学との脳型コンピュータプロジェクトを立ち上げ、２０１５年同研究にて博士号を取得し、その後独立。２０１７年、“現場の知と技術の知の融合によって現場を豊かにする”ことを基本理念とし、ＡＩ／ＩｏＴを中心とした新規技術開発を行う合同会社アイキュベータを設立、同社共同代表に就任。一橋大学大学院講師（非常勤）も務める
  
  中松 正樹(ナカマツ マサキ)
  １９５７年兵庫県生まれ。１９８１年早稲田大学政治経済学部政治学科卒業、同年日本経済新聞社入社。販売局、日経アメリカ社、販売局次長兼国際販売部長、デジタル販売局次長兼販売部長、株式会社ＯＣＳ執行役員・購読営業本部長などを経て、２０１５年より法人ソリューション本部ソリューション部プロデューサー

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