AIリテラシーの教科書
書籍情報
発売日 : 2020年10月21日
著者／編集 : 浅岡 伴夫/松田 雄馬/中松 正樹
出版社 : 東京電機大学出版局
発行形態 : 単行本
ページ数 : 232p
書籍説明
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。
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
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
著者情報
浅岡 伴夫
松田 雄馬
中松 正樹
