商品説明
内容紹介
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◆モデルカリキュラムに対応。MDASH認定制度に準拠◆
AIリテラシー教育に対応した文系の方にもおすすめできる教科書です。
政府は「AI戦略2019」でリテラシー教育として文理を問わず、全ての大学・高専生約50万人を対象に、初級レベルの数理・データサイエンス・AIを課程にて習得する方針を打ち出しました。これを踏まえ、2020年4月に「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」が策定され、各大学・高専で履修が進められています。このモデルカリキュラムが2024年2月に改訂されました。
本書は「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)」(通称MDASH)の2024年2月改訂に対応しています。MDASHの「導入」「基礎」「心得」「選択(オプション)」モデルカリキュラムに準拠した内容です。14章の構成で、半期15回の講義で進められるよう工夫されています。AIのしくみやデータ分析、プログラミングやデータ活用など、AIリテラシーを幅広く学べます。
■こんな方におすすめ
・AIリテラシーを学びたい方。テキスト採用をお考えの先生
■目次
●第1講 AIリテラシーとは
1-1 AIの定義
1-2 なぜAIが必要とされているのか
1-3 生成AI
1-4 この本ではどこまで学ぶか
●第2講 社会でどのような変化が起きているか
2-1 ビッグデータ、IoT、5Gなどの登場
2-2 第4次産業革命、Society5.0
2-3 データ駆動型社会
●第3講 社会でどのようなデータが活用されているか
3-1 人の動線をめぐるデータ
3-2 多くの機器のログとオープンデータ
3-3 1次データ、2次データ、メタデータ
3-4 非構造化データの増大
●第4講 データ・AIを何に使えるか
4-1 データ・AIの活用領域の広がり
4-2 具体的にどう使えばいいのか
4-3 シェアリングエコノミー、エビデンスベース社会、ナッジ
●第5講 データ・AIの技術
5-1 データ解析とは何をしているのか
5-2 可視化の手法にはどういったものがあるのか
5-3 非構造化データの処理とは
5-4 AIの技術とは
●第6講 データを読み、説明し、扱う
6-1データの種類を知る
6-2 基本統計量でデータの特徴をつかむ
6-3 もととなるデータを集める
6-4 集めたデータを集計する
6-5 誤読しないデータの読み方、データの比較方法
●第7講 データ・AIを扱うときに注意すること
7-1 データ活用の負の側面
7-2 GDPR、忘れられる権利、ELSI、オプトイン・オプトアウト
7-3 データの正義について
●第8講 データ・AIにまつわるセキュリティ
8-1 情報セキュリティの基礎
8-2 情報のCIA
8-3 暗号化と匿名加工情報
8-4 生成AIが生み出す新たなリスク
●第9講 統計と数学のきほん
9-1 AIに必要な数学
9-2 AIに必要な集合・場合の数
9-3 AIに必要な確率・統計
●第10講 アルゴリズムとは何か
10-1 AIとアルゴリズム
10-2 組み合せ爆発を攻略するAIのアルゴリズム
10-3 探索問題
10-4 二部マッチング問題
●第11講 データの構造とプログラミング
11-1 ソフトウェアのプログラミング
11-2 プログラミングの歴史
11-3 データの構造
11-4 プログラミング環境の構築
11-5 変数
11-6 条件分岐
11-7 繰り返し
●第12講 データを上手に扱うには
12-1 ビッグデータの収集
12-2 データベース
12-3 データ加工
12-4 データクレンジング
●第13講 時系列データと文章データの分析
13-1 時系列データ分析
13-2 時系列データの変動要因
13-3 時系列データ分析演習(二酸化炭素排出量の予測)
13-4 文章データ分析
13-5 文章データ分析演習(スパムメールフィルタの作成)
●第14講 データ活用実践(教師あり学習と教師なし学習)
14-1 AIの学習方式
14-2 教師あり学習の出力
14-3 教示なし学習の出力
14-4 過学習と汎化
14-5 データ活用実践1ー教師あり学習、分類
14-6 データ活用実践2ー教師あり学習、回帰
14-7 データ活用実践3ー教師なし学習、連関分析
■著者プロフィール
岡嶋裕史(おかじまゆうし):1972年東京都生まれ。中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士(総合政策)。富士総合研究所,関東学院大学経済学部准教授,同大学情報科学センター所長を経て,現在,中央大学国際情報学部教授。NHKスマホ講座講師。著書に『ブロックチェーン』,『5G』(講談社ブルーバックス),『実験でわかるインターネット』(岩波ジュニア文庫),『思考からの逃走』,『ネット炎上』(日本経済新聞出版社)など。
吉田雅裕(よしだまさひろ):1985年生まれ。山口県出身。東京大学大学院博士課程修了。博士(学際情報学)。日本学術振興会特別研究員を経て,2013年に日本電信電話株式会社に入社。5Gと自動運転に関する研究開発を経て,現在,中央大学国際情報学部准教授。コンピュータネットワークとAIに関する研究教育活動に従事。中央大学AI・データサイエンスセンター所員,東京大学客員研究員,電子情報通信学会幹事。
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