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    AIリテラシーの教科書

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    分かりやすいAIの入門書がありました。
    「AIリテラシーの教科書」という本です。

     AIリテラシーの教科書
    浅岡 伴夫
    東京電機大学出版局
    2020-10-20
    ¥2860


    ●目次

    チャプター1 AIとは何か?AIリテラシーとは何か?

     1-1 AIの解釈は千差万別,共通性のある定義を考えよう
     1-2 AIリテラシーとは何か考えよう
     1-3 AI時代の本格的到来にどう備えたらよいか
     1-4 すべての学生がAIリテラシーを高める必要があるのか?

    チャプター2 AIの起源と 3回のAIブームの本質

     2-1 AIの起源とAIが生まれた理由を知ろう
     2-2 AIの第1次ブーム 何がブームを起こし,なぜ衰退したのか?
     2-3 AIの第2次ブーム 何がブームを起こし,なぜ衰退したのか?
     2-4 AIの第3次ブーム どう始まり,なぜ長続きしているのか?
     2-5 AIが今後どうなるか予測してみよう

    チャプター3 現在のAIの実力とシンギュラリティ

     3-1 ビジネス社会へのAIの浸透度
     3-2 現在AIと呼ばれているもののレベル分けと事例を知ろう
     3-3 「強いAI・弱いAI」「汎用AI・特化型AI」とは何か?
     3-4 「2045年にシンギュラリティが訪れる」は本当か?

    チャプター4 AIによる人間の仕事の代替

     4-1 ロボットはどんな仕事を担っているのか
     4-2 「日本の労働人口の49%が人工知能やロボットに代替される」レポート
     4-3 「AIが人の仕事を奪う」は本当に起こるのか?.
     4-4 AIに置き換えられない仕事とはどんなものか考えてみよう

    チャプター5 AIの実体と構成要素の体系的な理解

     5-1 AIをより具体的・現実的に定義してみよう
     5-2 AI・機械学習・ディープラーニングの相互関係を考えよう
     5-3 ニューラルネットワークの位置づけについて考えよう

    チャプター6 機械学習の本質と基本原理

     6-1 単純な制御技術や機械学習ではない古典的なAI手法について
     6-2 機械学習の本質とタイプ・基本原理を把握しよう
     6-3 機械学習のメリットとデメリットを把握しよう
     6-4 機械学習で用いられる計算技法の概要(参考)

    チャプター7 ニューラルネットワークの概要とポイント

     7-1 ニューラルネットワークの位置づけを知ろう
     7-2 ニューラルネットワークの本質を把握しよう
     7-3 ニューラルネットワークの基本単位,パーセプトロンを理解しよう
     7-4 多層パーセプトロンとニューラルネットワークについて理解しよう

    チャプター8 ディープラーニングの概要とポイント

     8-1 ディープラーニングの位置づけを知ろう
     8-2 ディープラーニングの本質と基本原理を理解しよう
     8-3 ディープラーニングのメリットとデメリットを把握しよう
     8-4 CNN,RNN,LSTM,GANsという4つのモデルの概要を知ろう

    チャプター9 失敗しないためのAIプロジェクト全体像の理解

     9-1 なぜ,AIプロジェクトが必要なのかを知ろう
     9-2 なぜ,AIプロジェクトは失敗するのかを知ろう
     9-3 失敗しないためのAIプロジェクト全体像の理解をしよう
     9-4 AIプロジェクトを成功に導くコツを知ろう

    チャプター10 AI開発でよく使われる言語とライブラリの特徴

     10-1 プログラミング言語の種類とAI開発によく使われる言語
     10-2 Pythonの特徴と,ごく簡単なプログラムのサンプル
     10-3 Rの特徴と,ごく簡単なプログラムのサンプル
     10-4 Juliaの特徴と,ごく簡単なプログラムのサンプル
     10-5 AIシステムの効率的な開発に役立つライブラリ

    チャプター11 Pythonを利用して簡単なプログラムを作成してみよう

     11-1 Anacondaをダウンロードして開発環境をつくってみよう
     11-2 Pythonによるプログラミングを体験してみよう
     11-3 ライブラリを利用して簡単な機械学習を体験してみよう

    チャプター12 AIの活用に不可欠なデータサイエンスの基本

     12-1 データサイエンスの定義と本質を把握しよう
     12-2 AI活用でデータサイエンティストが果たす役割を知ろう
     12-3 データサイエンスとAIとの関係を把握しよう
     12-4 ビッグデータの定義と収集・活用の要点を知ろう
     12-5 PDCAサイクルとPPDACサイクルについて知ろう

    チャプター13 AIに関する様々な社会的課題

     13-1 AIが人間社会を支配する可能性はあるか?
     13-2 AIで人間の仕事が激減したらベーシックインカム?
     13-3 トロッコ問題と自動運転車
     13-4 AIに起因するトラブルと責任の所在
     13-5 ビッグデータビジネスとプライバシー
     13-6 AIが生む芸術作品に著作権はあるのか?
     13-7 AIの倫理規程について

    チャプター14 キャリア形成プランによる AIリテラシーの向上

     14-1 AI関係のキャリア形成プランをつくろう
     14-2 データサイエンティストになることも視野に入れてみよう
     14-3 AI関係のキャリア形成プランを実践し,就職活動や仕事に活かそう
     14-4 AIリテラシーを磨き続け,AIに負けない思考力・発想力を養おう

    付録 AI関連用語解説集

    ●出版社情報

    AIリテラシーの教科書 - 東京電機大学出版局

    政府が掲げる「AI戦略2019」における具体目標に向け、AI(人工知能)の知識を正しく理解し、適切に使いこなす能力を伸ばすことを目的とした教科書。「AIの全体像の把握」「基本原理の理解」「活用方法の習得」の3ステップで構成。大学の半期で学べる全14章構成。文・理を問わず学習できるよう「AI関連用語集」も収録。

     みなさんは“AIリテラシー”という言葉を聞いたことがありますか?
     AIについて説明する書籍や雑誌記事,Web サイトは数多ありますが,AIリテラシーとは何かについて説明している文献はほとんどありません。2019年に政府からすべての大学と高等専門学校(高専)に対してAIリテラシー基礎教育を全学生に実施するよう通達が出されているのに,明確な定義が示されていないのは少々不思議な話です。

     本書のいう“AIリテラシー” とは,AIを正しく理解し適切に使いこなす能力のことです。リテラシーの原義から考えてこの定義が妥当だと思われます。この能力を身につけるには,① AIの全体像の把握,②各タイプのAIの基本原理の理解,③AIの活用方法の習得の3つが不可欠です。私は,AIについて詳しく学ぶ前にAIリテラシーの基礎を身につけておく必要がある,と考えています。「木を見て森を見ず」にならないよう,プログラミングや数理統計などの技術論に入り込む前にAIの全体像を把握してAIをどう活用するのか考えておかないと,迷路に迷い込んでしまう恐れがあるからです。

     私が理工学部の講義を担当していて毎年驚かされるのは,AIの代表的な手法である機械学習を学んでいるのにAIの定義・分類や全体像を把握していない学生が多いことです。話を文系の学生に転じると,「AIによって自分の仕事が奪われて失業してしまうのではないか?」という不安を口にする学生がいるかと思えば,「早く人間の代わりにAIが何でもやってくれる時代が来て,仕事をしなくてすむようになればいい」と楽天的なことをいう学生も。どちらの意見も,マスコミが流す情報を鵜呑みにしてAIを過大評価することから生じた大きな誤解です。

     みなさんが本書を通じてAIの全体像と基本原理を的確に把握し生活の場や仕事の中で“ ほどよく”AIを活用できるようになることを願っています。

    浅岡 伴夫



    ●著者紹介

    (p.222)

    浅岡伴夫 (あさおか・ともお) [チャプター1、5~8、12、14を執筆]

     1952年富山県生まれ。慶應義塾大学経済学部卒業。先端技術アナリスト。成蹊大学理工学部兼任講師。日本能率協会マネジメントセンター通信教育コース『ゼロからわかるAI(人工知能)の基本』テキスト執筆&責任講師。日経メディアプロモーション添削講座『日経で身につく情報活用Bizトレ』チーフアドバイザー。
     『地域密着型デイサービス 大競争時代を生き抜く黒字戦略』(翔泳社)、『キラリ☆合格ITパスポートテキスト&問題集』(ネットスクール)、『日本発・世界標準の「新世代 One to One & CRM」』(五月書房)、『企業のための翻訳業務マニュアル』(日経BP)、『バイオテクノロジー総覧』(通産資料出版会)ほか著書多数。

    松田雄馬 (まつだ・ゆうま) [チャプター9~11を執筆]

     1982年大阪府生まれ。京都大学/同大学院修了。博士(工学)。2007年NEC中央研究所に入所。東北大学との脳型コンピュータプロジェクトを立ち上げ、2015年同研究にて博士号を取得し、その後独立。2017年、“現場の知と技術の知の融合によって現場を豊かにする”ことを基本理念とし、AI/IoTを中心とした新規技術開発を行う合同会社アイキュベータを設立、同社共同代表に就任。一橋大学大学院講師(非常勤)も務める。
     人工知能への誤解を解き、豊かな未来を創造するための情報発信としてテレビ・ラジオでも活躍中。著書に『人工知能の哲学』(東海大学出版部)、『人工知能に未来を託せますか?』(岩波書店)などがあり、河合塾、駿台などの模擬試験や、京都府公立高校入試など、多くの試験問題としても採用されている。

    中松正樹 (なかまつ・まさき) [チャプター2~4、13を執筆]

     1957年兵庫県生まれ。1981年早稲田大学政治経済学部政治学科卒業、同年日本経済新聞社入社。販売局、日経アメリカ社、販売局次長兼国際販売部長、デジタル販売局次長兼販売部長、株式会社OCS執行役員・購読営業本部長などを経て、2015年より法人ソリューション本部ソリューション部プロデューサー。
     おもに情報収集と発信の重要性をテーマに、SMBCコンサルティング主催「SMBCビジネスセミナー」ほか、社内外で年間100本ペースの講演をこなす。ここ数年はAI(人工知能)に関するニュースや記事に着目し、基礎知識を記事の要点をわかりやすく解説することにも注力している。

    ●書評

    人類の歴史を振り返ると、便利な道具が登場するとどんどん普及していって、やがて多くの人に使われていくようになります。
    AIも改良を重ねて便利になっていくと、多くの人に使われていくようになるでしょう。

    AIが普及して当たり前の時代になったとき、人間は2種類に分かれることになります。
    (1) AIを作る側に回れる人
    (2) AIを作ることができない人

    AIを作れる人は、AIを自分の配下に置いて、自分の手足として使うことができます。
    AIを作れない人は、AIに仕事を奪われて、AIの配下に置かれてしまう場合もあるでしょう。

    人間がAIの配下に置かれないためには、人間がAIを自由自在に作れて、人間の方がAIよりも賢ければ良いだけの話です。
    従って、万民がAIを作って、自分の手足として利用できる知識を得ておくことは、決して損にはならないでしょう。

    本書を足掛かりとしてAIについて理解を深め、AIをQOL向上に利用していきたいと思います。
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