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所蔵

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資料詳細

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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 組み合わせ爆発を攻略する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 教師なし学習の出力

  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

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