コンピュータサイエンスの教科書―生成AI時代の基礎リテラシー [単行本]

コンピュータサイエンスの教科書―生成AI時代の基礎リテラシー の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  文系／非エンジニアでもコンピュータサイエンスの基本を無理なく理解できる１冊！「コンピュータはなぜ動くのか」というコンピュータの基本から、アルゴリズムやデータベース、ネットワーク、ＡＩ、量子コンピューティングまで、生成ＡＩ時代に欠かせないコンピュータサイエンスの基礎を、身近な例えと豊富な図解でわかりやすく解説！

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　コンピュータはなぜ動くのか
  第２章　アルゴリズム思考入門
  第３章　データ構造とデータベース
  第４章　プログラミングの仕組み（概念）
  第５章　ネットワークとクラウド
  第６章　ＯＳと並列処理
  第７章　情報セキュリティ
  第８章　ＡＩ・機械学習の基本
  第９章　量子コンピューティング最前線
  第１０章　人とコンピュータの未来像

• 内容紹介

  　あなたのスマホの頭脳は、いったい何でできているでしょうか。
  　答えられなくても、まったく問題ありません。実は、その正体は「砂」です。頭脳にあたるCPUは、砂に含まれる成分を高純度に精製したシリコンから作られています。
  
  　CPUの中には、電気のON/OFFを切り替える極小のスイッチが何十億個も詰め込まれていて、その切り替えが1秒間に何十億回という速さで繰り返されています。
  
  　単純なスイッチのON/OFFだけで、なぜ計算し、絵を描き、AIとして言葉まで話せるのか。冷静に考えると、これはかなり不思議な話ではないでしょうか。私たちは毎日コンピュータに囲まれて暮らしているのに、その中身は「なんだかすごい魔法の箱」のまま。そんな人がほとんどだと思います。
  
  　しかも今は、ChatGPTに聞けば多くのことを答えてくれる時代です。「それなら、仕組みなんて知らなくてもいいのでは？」と思うかもしれません。でも、むしろ逆です。AIは、ときにもっともらしく間違えます。その答えを信じてよいのか、どこまで仕事を任せてよいのか。その判断を支えてくれるのが、コンピュータやAIの「骨格」についての知識です。
  
  　本書では、複雑な数式を主役にしません。プログラムも、日本語の手順書のように説明します。CPUの中のデータは「机と引き出しと本棚」、プログラムの翻訳は「本の翻訳と同時通訳」、暗号は「南京錠のかかった箱」。身近なたとえに置き換えながら、「なるほど」と腑に落ちる瞬間を積み重ねます。もちろん、わかりやすさのために正確さは曲げません。
  
  　前提知識はいりません。学生の方も、仕事でITやAIに触れる方も、理系科目が苦手だった方も大丈夫です。必要なのは、ほんの少しの「なぜ？」だけ。
  　魔法に見えていたものが、仕組みとして見えてくる。その瞬間、コンピュータの世界はぐっと面白くなります。
  
  　さあ、種明かしの旅を始めましょう。
  
  （PROLOGUEより）
  
  
  
  「コンピュータはなぜ動くのか」というコンピュータの基本から、アルゴリズムやデータベース、ネットワーク、AI、量子コンピューティングまで、生成AI時代に欠かせないコンピュータサイエンスの基礎を、身近な例えと豊富な図解でわかりやすく説明しています。

• 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）

  髙橋 威知郎(タカハシ イチロウ)
  株式会社セールスアナリティクス　代表取締役。中央省庁および情報通信業、製造業などで一貫してデータ分析の仕事に携わる。データを分析するだけでなく、事業や営業の現場に入り、ビジネスデータを事業戦略・営業活動・マーケティング戦略・生産現場にどう結びつけるかを、マネジメント層や担当者とともに考え、統計モデルや機械学習といった数理モデルの構築、データ活用の支援を組織の内外で手がけている。現在は大企業だけでなく、中小企業診断士として中小企業、ベンチャー企業、社長一人会社まで、規模を問わずビジネスデータ分析とその利活用の支援を行う。あわせて、ビジネスに貢献するデータ分析者の育成支援と、その学びの場の提供に取り組んでいる

• 著者について

  髙橋 威知郎 (タカハシ　イチロウ)
  髙橋 威知郎（たかはし　いちろう）
  
  株式会社セールスアナリティクス　代表取締役
  
  中央省庁および情報通信業、製造業などで一貫してデータ分析の仕事に携わる。データを分析するだけでなく、事業や営業の現場に入り、ビジネスデータを事業戦略・営業活動・マーケティング戦略・生産現場にどう結びつけるかを、マネジメント層や担当者とともに考え、統計モデルや機械学習といった数理モデルの構築、データ活用の支援を組織の内外で手がけている。
  
  現在は大企業だけでなく、中小企業診断士として中小企業、ベンチャー企業、社長一人会社まで、規模を問わずビジネスデータ分析とその利活用の支援を行う。あわせて、ビジネスに貢献するデータ分析者の育成支援と、その学びの場の提供に取り組んでいる。
  
  最近の単著に『Pythonによる時系列分析：予測モデル構築と企業事例』（オーム社）、『よくわかる因果推論：もう惑わされない! 身近な事例から学ぶ原因と結果のとらえ方』（第一出版）、共著に『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』（技術評論社）など。

コンピュータサイエンスの教科書―生成AI時代の基礎リテラシー の商品スペック