基礎テキスト 基礎テキスト はじめてのＡＩリテラシー

岡嶋 裕史/吉田 雅裕【共著】

技術評論社（2021/07発売）

• サイズ B5判／ページ数 240p／高さ 26cm
• 商品コード 9784297120382
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

政府は「AI戦略2019」の中で、リテラシー教育として文理を問わず、全ての大学・高専生約50万人を対象に、初級レベルの数理・データサイエンス・AIを課程にて習得する方針を打ち出しました。これを踏まえ、各大学・高専で参照可能な「モデルカリキュラム」の検討と策定が進められています。本書はこのモデルカリキュラムのうち、基礎的な範囲に対応した教科書です。AIリテラシーの基礎を薄く広く扱います。文科省の認定制度に準拠し、半期15回の講義で進められるよう工夫されています。これから導入を考えているすべての大学・高専が対象です。

内容説明

初級レベルの数理・データサイエンス・ＡＩの学習ができる。モデルカリキュラムの基礎的な範囲に対応し、文系でも無理なく学べる。文科省の認定制度に準拠した１４講義を収録。

目次

ＡＩリテラシーとは
社会でどのような変化が起きているか
社会でどのようなデータが活用されているか
データ・ＡＩを何に使えるか
データ・ＡＩの技術
データを読み、説明し、扱う
データ・ＡＩを扱うときに注意すること
データ・ＡＩにまつわるセキュリティ
統計と数学のきほん
アルゴリズムとは何か
データの構造とプログラミング
データを上手に扱うには
データ活用実践（教師あり学習と教師なし学習）

著者等紹介

岡嶋裕史［オカジマユウシ］
１９７２年東京都生まれ。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）。富士総合研究所、関東学院大学経済学部准教授、同大学情報科学センター所長を経て、中央大学国際情報学部教授。ＮＨＫスマホ講座講師

吉田雅裕［ヨシダマサヒロ］
１９８５年生まれ。山口県出身。東京大学大学院博士課程修了。博士（学際情報学）。日本学術振興会特別研究員を経て、２０１３年に日本電信電話株式会社に入社。５Ｇと自動運転に関する研究開発を経て、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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[ひさか]

2021年7月技術評論社刊。技術評論社らしく真面目なお勉強の本。体系的に書かれていて、好感が持てる。STEAM教育、ELSIの話題にも触れていて、力の入った著作です。

2021/12/14

[affistar]

AI教育と一言で言っても、AIの活用を考えることはもちろん、作成方法や倫理面の課題が多々あります。また、データサイエンスや数学の知識も必要になります。その概要が１冊にまとまっています。Google Colaboratoryを利用して実際にAIを作る場面もあり、それに使うデータも公開されています。通常、集めたデータには欠損などがあるので、それを訂正するための手順も経験することができ、実用面も考えられています。まずこれを読んで、深めたい分野は別の本を読んでみるというのが良いのではと思います。

2021/09/08

[さーふアザラシ]

初心者に向け。AI学習、機械学習の仕方。教師ありなし。画像認識。データの処理の仕方。植木。Pythonでの処理画面。自分が処理している錯覚をする。2h★5

2022/09/19

[Go Extreme]

AIリテラシー 社会でどのような変化が起きているか： データ駆動型社会 社会でどのようなデータが活用されているか： 人の動線 機器のログとオープンデータ 1次データ、2次データ、メタデータ 非構造化データの増大 データ・AIを何に使えるか データ・AIの技術 データを読み、説明し、扱う データ活用の負の側面 データ・AIにまつわるセキュリティ 統計と数学のきほん アルゴリズムとは何か データの構造とプログラミング データを上手に扱うには 時系列データと文章データの分析 データ活用実践

2021/07/28

[Masa Uchi]

初級レベルであるが、概論が網羅されており面白い

2022/11/10