第1章　人工知能（AI）とは 1-1.人工知能（AI）とは 1-2.人工知能研究の歴史 第2章　人工知能をめぐる動向 2-1.探索・推論 2-2.知識表現 2-3.機械学習・深層学習 第3章　人工知能分野の問題 3-1.人工知能分野の問題 第4章　機械学習の具体的手法 4-1.代表的な手法 4-2.モデルの評価 第5章　ディープラーニングの概要 5-1.ニューラルネットワークとディープラーニング 5-2.ディープラーニングのアプローチ 5-3.ディープラーニングを実現するには 5-4.活性化関数 第6章　ディープラーニングの手法 6-1.畳み込みニューラルネットワーク 6-2.深層生成モデル 6-3.画像認識分野での応用 6-4.音声処理と自然言語処理分野 6-5.深層強化学習 6-6.モデルの解釈性の問題とその対応 第7章　ディープラーニングの社会実装に向けて 7-1.AIと社会 7-2.AIプロジェクトを計画する 7-3.データを集める 7-4.データを加工・分析・学習させる 7-5.実装・運用・評価する 7-6.クライシス・マネジメントをする Appendix　事例集 産業への応用 A-1.製造業領域における応用事例 A-2.モビリティ領域における応用事例 A-3.医療領域における応用事例 A-4.介護領域における応用事例 A-5.インフラ領域における応用事例 A-6.サービス・小売・物流領域における応用事例 A-7.農林水産業領域における応用事例 A-8.その他領域における応用事例