あらすじ
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本書は『日経文庫ビジュアル データサイエンティスト 基本スキル84』（日経文庫）の姉妹編です。大規模言語モデルやAIエージェントといったAIの基礎知識から、ChatGPT、Microsoft CopilotなどAIを活用した代表的なツール、ビジネス利用の実態、そして未来のビジネスまで幅広く解説してます。
【目次】
第1章 急速に浸透するAI
AIの市場規模/第4次AIブーム/遅れる日本の生成AI/計算資源と電力の確保/AIの暴走 ほか
第2章 知っておきたいAIの基礎知識
シンギュラリティ/大規模言語モデル/小規模言語モデル/GPT/LoRA/GAN（敵対的生成ネットワーク）/RAG/GPU/NVIDIA/AIエージェント/ディープフェイク/ハルシネーション/AIにおける著作権/マシン・アンラーニング ほか
第3章 AIを活用した代表的なツール
ChatGPT/Microsoft Copilot/Gemini/DALL-E/Stable Diffusion/Midjourney/Gen-3 ほか
第4章 AIに関連した資格
G検定/E検定/AWS認定マシンラーニング/Google認定データエンジニア/データサイエンティスト検定（リテラシーレベル） ほか
第5章 AIのビジネス利用の実態
生成AI導入の日米格差/生成AIの導入が進む業界/製品の開発・デザイン/問い合わせ対応/AIプロジェクトの失敗原因と対策 ほか
第6章 AIによる未来のビジネス
新しい車をデザインする/信託銀行で富裕層を相手にする/人事システムを運用する/コンテストを明日に控えた漫才師 ほか
第7章 AIのもたらす未来
AIと生活者/AIと就労者/AIと社会/AIと未来
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Posted by ブクログ
1ビットLLM ０と１の２値に量子化して計算する技術。小型デバイスでも実行が可能になる。
スケーリング理論＝べき乗則。データセットの数が多ければ多いほど、性能はべき乗でよくなる。
フューショットラーニング＝大規模言語モデルで少数の例が効率的に解決する方法。
AIの解釈性（ブラックボックス問題）。SHAP、LIMEなど解決法が考えられている。
汎用人工知能＝AGI＝強いAI。まだ到達は難しい。さらにASI＝人工超知能。人間を超える知識処理を行う。
AIの検定
G検定、E資格、AI実装検定（B,A,S級）Python３エンジニア認定データ分析試験、AWS認定AIプラクティショナー
、Google認定データエンジニア、Microsoft認定Azureエンジニア、データサイエンティスト検定、など
Github Copilotは、コードを生成する能力を持つ。
AIプロジェクトの失敗は８０％以上、通常のITプログラムの２倍。技術と期待とのギャップ、品質の高いデータの不足、過度の依存、など。
AIに仕事を奪われる。労働人口の４９％。
