ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎
インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける近代科学社は2024年9月13日に、浅井宗海氏、譚奕飛氏・山口誠一氏、浅井拓海氏著書による、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム(2024 年2月改訂)に準拠した内容のテキスト「ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎」を発売した。
浅井宗海
執筆箇所 監修、第1 章、第15 章
Profile●1984年東京理科大学大学院理工学研究科情報科学専攻修了
現在 中央学院大学商学部 教授
譚奕飛
博士(経済学)
執筆箇所 第4 章、第5 章、第6 章、第7 章
Profile●2008年名古屋大学大学院経済学研究科産業経営システム専攻博士後期課程修了
現在 中央学院大学商学部 教授
山口誠一
博士(理学)
執筆箇所 第2 章、第3 章、第8 章、第9 章、第14 章
Profile●2011年大阪大学大学院理学研究科数学専攻博士後期課程修了
現在中央学院大学法学部 講師
浅井拓海
技術士(情報工学)
執筆箇所 第10 章、第11 章、第12 章、第13 章
Profile●2009年NTT コミュニケーションズ株式会社入社
現在 株式会社NTT ドコモ オンラインCX 部 担当課長、IPA 情報処理技術者試験委員
「ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎」内容紹介
ファーストステップシリーズは、コンピュータを初めて本格的に学ぶ大学生・高専生を対象にしたもの。
シリーズの中で、「ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎」は、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム(2024 年2月改訂)に準拠した内容のテキストとなる。
特に、コンピュータに関する学習をこれから始める文系学部の学生にとっても、分かりやすく学んでもらえるように配慮して制作された。
「ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎」ではAI やデータサイエンスの知識や仕組みについて、事例や図解を使って具体的に説明している。
また、それらがどのように使われ、どんな有効性があるのか、反面、どんな問題があるのかについても示しました。AI・データサイエンスを一から学ぶためにこの上ない一冊となる。
「ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎」目次
第1章 社会で起きている変化
1.1 現代社会を変える技術
1.2 データ駆動型の社会
1.3 AI をなぜ学ぶ必要があるのか
第2章 生成AI と社会
2.1 生成AI に馴染もう
2.2 生成AI が変える社会と未来
第3章 データの情報デザイン
3.1 情報デザイン
3.2 データの情報デザイン
第4章 社会で活用されているデータ
4.1 社会とデータ
4.2 データの種類
4.3 データの所有者
4.4 データを取り扱うときの注意点
第5章 データ分析の基礎
5.1 データの特徴をつかむ(記述統計量)
5.2 データのばらつき
5.3 データサイエンスによる問題解決のプロセス
第6章 データを比較する
6.1 データの比較
6.2 オープンデータを使って比較してみる
第7章 データ間の関係を分析する
7.1 二つの変数の関係を見つける
7.2 複数の変数間の関係の可視化
7.3 相関分析における留意点
第8章 データ収集とサンプリング
8.1 データ収集
8.2 母集団と標本
8.3 標本抽出
第9章 ネットを使ってデータを利活用する
9.1 オープンデータを収集する
9.2 データ利活用に役立つWeb サイト集
第10章 AI のできること、できないこと
10.1 現在のAI について
10.2 データ構造とパターン認識
10.3 現在のAI における限界
第11章 AI・データサイエンスの社会利用
11.1 組織におけるAI・データサイエンスの活用
11.2 AI・データサイエンスの活用領域
11.3 AI・データサイエンスを活用した新たなビジネス
第12章 機械学習の基礎
12.1 機械学習とは
12.2 教師あり学習
12.3 教師なし学習
12.4 強化学習
第13章 ディープラーニングとその利用
13.1 ディープラーニングの原理
13.2 ディープラーニングを支える要素
13.3 発展的なディープラーニング
第14章 機械学習の体験
14.1 教師あり学習の体験
14.2 教師なし学習の体験
第15章 データ・AI利活用で留意すること
15.1 情報セキュリティ
15.2 個人情報保護
15.3 データ・AI 活用の倫理
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