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 サイトは数あまた多ありますが, 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
目次
チャプター1 AIとは何か? AIリテラシーとは何かチャプター2 AIの起源と 3回のAIブームの本質
チャプター3 現在のAIの実力とシンギュラリティ
チャプター4 AIによる人間の仕事の代替
チャプター5 AIの実体と構成要素の体系的な理解
チャプター6 機械学習の本質と基本原理
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
チャプター8 ディープラーニングの概要とポイント
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
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
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
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
チャプター13 AIに関する様々な社会的課題
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
付録『AI関連用語解説集』
目次
チャプター1 AIとは何か? AIリテラシーとは何かチャプター2 AIの起源と 3回のAIブームの本質
チャプター3 現在のAIの実力とシンギュラリティ
チャプター4 AIによる人間の仕事の代替
チャプター5 AIの実体と構成要素の体系的な理解
チャプター6 機械学習の本質と基本原理
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
チャプター8 ディープラーニングの概要とポイント
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
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
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
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
チャプター13 AIに関する様々な社会的課題
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
付録『AI関連用語解説集』