［改訂新版］はじめてのAIリテラシー

1,848円 (税込)

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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。
本書は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」（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、14章構成で半期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。

■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－教師あり学習、分類
・14-6 データ活用実践2－教師あり学習、回帰
・14-7 データ活用実践3－教師なし学習、連関分析

■著者略歴
岡嶋裕史：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）。中央大学国際情報学部教授。NHKスマホ講座講師。著書多数。

吉田雅裕：東京大学大学院博士課程修了。博士（学際情報学）。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。