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