【未来技術の鍵】［改訂新版］はじめてのAIリテラシー

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※PDF版をご希望の方はGihyo Digital Publishingも併せてご覧ください。 ◆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。

著者名：	岡嶋裕史/吉田雅裕
出版社名：	技術評論社
発売日：	2024年09月17日

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