株式会社近代科学社、AI・データサイエンスの基礎を学ぶ教本『ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎』を新登場

株式会社近代科学社、AI・データサイエンスの基礎を学ぶ教本『ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎』を新登場

近代科学社、AI・データサイエンスの入門書『ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎』を新たに公開

インプレスグループの一員で、理工学分野の専門書出版事業を展開している株式会社近代科学社が、『ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎』という教本を2024年9月13日に新たに発行します。本書は、浅井宗海、譚奕飛、山口誠一、浅井拓海の4名によって著され、AIやデータサイエンスの基礎知識を習得するための内容がまとめられています。B5判・並製・244頁で構成され、本体価格は2,500円(税込2,750円)となっています。ISBNは978-4-7649-0708-9 C3004になります。

この記事の要約

  • インプレスグループの株式会社近代科学社が新教本『ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎』を発行。
  • 浅井宗海、譚奕飛、山口誠一、浅井拓海の4名が著者となり、AI・データサイエンスの基礎を学びたい者向けの内容をまとめている。
  • 教本はB5判・並製・244頁で2,500円(税込2,750円)、ISBNは978-4-7649-0708-9 C3004。

インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社は、2024年9月13日に、『ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎』(著者:浅井 宗海・譚 奕飛・山口 誠一・浅井 拓海)を発行いたします。

●書誌情報

【書名】ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎

【著者】浅井 宗海・譚 奕飛・山口 誠一・浅井 拓海

【仕様】B5判・並製・244頁

【本体価格】2,500円(税込2,750円)

【ISBN】978-4-7649-0708-9 C3004

【商品URL】https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764907089/

●内容紹介

ファーストステップシリーズは、コンピュータを初めて本格的に学ぶ大学生・高専生を対象にしたものです。シリーズの中で、本書は、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム(2024 年2月改訂)に準拠した内容のテキストです。特に、コンピュータに関する学習をこれから始める文系学部の学生の皆さんにとっても、分かりやすく学んでいただけるように配慮しました。

 本書ではAI やデータサイエンスの知識や仕組みについて、事例や図解を使って具体的に説明しています。また、それらがどのように使われ、どんな有効性があるのか、反面、どんな問題があるのかについても示しました。AI・データサイエンスを一から学ぶためにこの上ない一冊です。

●著者紹介

浅井 宗海(あさい むねみ)

執筆箇所 監修、第1 章、第15 章

1984 年 東京理科大学大学院理工学研究科情報科学専攻修了

現在 中央学院大学商学部 教授

譚 奕飛(たん えきひ)

博士(経済学)

執筆箇所 第4 章、第5 章、第6 章、第7 章

2008 年 名古屋大学大学院経済学研究科産業経営システム専攻博士後期課程修了

現在 中央学院大学商学部 教授

山口 誠一(やまぐち せいいち)

博士(理学)

執筆箇所 第2 章、第3 章、第8 章、第9 章、第14 章

2011 年 大阪大学大学院理学研究科数学専攻博士後期課程修了

現在 中央学院大学法学部 講師

浅井 拓海(あさい たくみ)

技術士(情報工学)

執筆箇所 第10 章、第11 章、第12 章、第13 章

2009 年 NTT コミュニケーションズ株式会社入社

現在 株式会社NTT ドコモ オンラインCX 部 担当課長、IPA 情報処理技術者試験委員

●目次

第1章 社会で起きている変化

1.1 現代社会を変える技術

1.2 データ駆動型の社会

1.3 AI をなぜ学ぶ必要があるのか

第2章 生成AI と社会

2.1 生成AI に馴染もう

2.2 生成AI が変える社会と未来

第3章 データの情報デザイン

3.1 情報デザイン

3.2 データの情報デザイン

第4章 社会で活用されているデータ

4.1 社会とデータ

4.2 データの種類

4.3 データの所有者

4.4 データを取り扱うときの注意点

第5章 データ分析の基礎

5.1 データの特徴をつかむ(記述統計量)

5.2 データのばらつき

5.3 データサイエンスによる問題解決のプロセス

第6章 データを比較する

6.1 データの比較

6.2 オープンデータを使って比較してみる

第7章 データ間の関係を分析する

7.1 二つの変数の関係を見つける

7.2 複数の変数間の関係の可視化

7.3 相関分析における留意点

第8章 データ収集とサンプリング

8.1 データ収集

8.2 母集団と標本

8.3 標本抽出

第9章 ネットを使ってデータを利活用する

9.1 オープンデータを収集する

9.2 データ利活用に役立つWeb サイト集

第10章 AI のできること、できないこと

10.1 現在のAI について

10.2 データ構造とパターン認識

10.3 現在のAI における限界

第11章 AI・データサイエンスの社会利用

11.1 組織におけるAI・データサイエンスの活用

11.2 AI・データサイエンスの活用領域

11.3 AI・データサイエンスを活用した新たなビジネス

第12章 機械学習の基礎

12.1 機械学習とは

12.2 教師あり学習

12.3 教師なし学習

12.4 強化学習

第13章 ディープラーニングとその利用

13.1 ディープラーニングの原理

13.2 ディープラーニングを支える要素

13.3 発展的なディープラーニング

第14章 機械学習の体験

14.1 教師あり学習の体験

14.2 教師なし学習の体験

第15章 データ・AI利活用で留意すること

15.1 情報セキュリティ

15.2 個人情報保護

15.3 データ・AI 活用の倫理

【株式会社 近代科学社】 https://www.kindaikagaku.co.jp

株式会社近代科学社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:大塚浩昭)は、1959年創立。

数学・数理科学・情報科学・情報工学を基軸とする学術専門書や、理工学系の大学向け教科書等、理工学専門分野を広くカバーする出版事業を展開しています。自然科学の基礎的な知識に留まらず、その高度な活用が要求される現代のニーズに応えるべく、古典から最新の学際分野まで幅広く扱っています。また、主要学会・協会や著名研究機関と連携し、世界標準となる学問レベルを追求しています。

【インプレスグループ】https://www.impressholdings.com

株式会社インプレスホールディングス(本社:東京都千代田区、代表取締役:松本大輔、証券コード:東証1部9479)を持株会社とするメディアグループ。

「IT」「音楽」「デザイン」「山岳・自然」「航空・鉄道」「モバイルサービス」「学術・理工学」を主要テーマに専門性の高いメディア&サービスおよびソリューション事業を展開しています。さらに、コンテンツビジネスのプラットフォーム開発・運営も手がけています。

【お問い合わせ先】

株式会社近代科学社

TEL : 03-6837-4828

電子メール: reader@kindaikagaku.co.jp

記事選定/ライター
NFT-TIMES 長尾英太

ブロックチェーン技術記者、長尾といいます。ブロックチェーンについては投資/投機的な観点よりも、技術として未来の社会でどのように取り込まれていくかを中心に発信したいです。最近ではNFTやメタバースなどに注目しています。 1989年11月7日千葉出身。大学卒業後IT企業に入社。2017年にブロックチェーンの技術ライターとして独立。 Twitter
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