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【内容紹介】
AIを学べば、社会が見える！今がわかる！未来が読める！
数式なしで人工知能の基本をやさしく解説した、はじめてのAI入門書です。
身近な生活に使われているAI技術から話題の生成AIまで、幅広いトピックを網羅。
機械学習の基礎はもちろん、決定木・k近傍法・人工ニューラルネットによるディープラーニング、そして生成AIのしくみまでデータサイエンス初心者にもわかりやすい言葉で丁寧に説明しています。
Pythonの基本やデータ処理の基礎も学べるので、大学でデータサイエンスを学ぶ方や、これからAIに取り組む社会人にもぴったりの一冊です。

【著者略歴】
著者：小高知宏（おだか ともひろ）
1990年 早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了 工学博士
1990年 九州大学医学部附属病院 助手
1993年 福井大学工学部情報工学科 助教授
2004年 福井大学大学院工学研究科 教授
機械学習、ネットワークセキュリティ、教育工学等の研究に従事
著書：
『Python版 コンピュータ科学とプログラミング入門』
『C言語で学ぶ コンピュータ科学とプログラミング』
『コンピュータ科学とプログラミング入門』
『基本情報技術者に向けての情報処理の基礎と演習 ハードウェア編』
『基本情報技術者に向けての情報処理の基礎と演習 ソフトウェア編』
『人工知能システムの構成（共著）』
『TCP/IPで学ぶネットワークシステム』
『人工知能入門』
『機械学習をめぐる冒険』
『Pythonによる数値計算とシミュレーション』など多数。

【目次】
0章 人工知能をはじめよう
0.1 人工知能は知らない間に
―これもAI、あれもAI、きっとAI
0.2 人工知能はなぜ必要なのか？
―人工知能を学ぶと社会がわかる、今がわかる、そして未来がわかる
0.3 とりあえず、歴史
―人工知能はここから学びましょう

1章 あれもこれもAI 生活に密着する人工知能技術
1.1 「ヘイSiri」で始まる自然言語処理
―自然言語（ヒューマン）とコンピュータの言語
1.2 Google検索はAIのかたまり
―AIを意識しなくてもAI
1.3 Amazonのお買い物でつい買いすぎるのはなぜ？
―AIとヒューマンとの駆け引き
1.4 CopilotとGeminiで時短生活
―生成AI―どれが私に合っているのか分からない

2章 機械学習でできること
2.1 機械学習の手続き
2.2 決定木
―気分に合わせたお好み音楽ジャンルの推薦
2.3 ｋ近傍法
―どっちに似ている？ スマホvsタブレット

3章 人工ニューラルネットと学習
3.1 人工ニューロン
―明日の天気は雨だろうか
3.2 人工ニューラルネット
3.3 ニューラルネットの学習
─株式投資で資産形成 夢は大きく

4章 ディープラーニングそして生成AI、LLM
4.1 さまざまなニューラルネット
4.2 画像認識コンテストとAlphaGo
―畳み込みネットワークCNN
4.3 画像生成
―敵対的生成ネットワークGAN
4.3 Transformer、LLM、そして生成AIのしくみ
―大規模言語モデルLLM

5章 人工知能のこれからの技術
5.1 画像認識
─ディープラーニングによる発展
5.2 自動運転
─深層強化学習の適用
5.3 ロボット
─身体をもった知性
5.4 AIと倫理
─AIに使われないために