図解まるわかり AIのしくみ

第1章　AIの基本～AIはどのように進化を遂げたのか～
1-1 AIとは？　曖昧すぎたその定義
1-2 AIの急速な進化と停滞
1-3 第1次人工知能ブーム「AIの始まりと可能性」
1-4 第2次人工知能ブーム「データと知識の扱い方」
1-5 第3次人工知能ブーム「機械学習の飛躍的発展」
1-6 コネクショニズムはどのように進歩したか
1-7 記号主義はどのように進歩したか
1-8 AI技術と製品の関わり
やってみよう：身近なエキスパートシステムを探してみよう

第2章　AIやプログラムの基本的なしくみ～複雑なタスクをこなすシンプルなプロセス
2-1 AIに課せられる課題と解決の手段
2-2 探索アルゴリズムの種類と概要
2-3 ソートアルゴリズムの種類と概要
2-4 暗号アルゴリズムの種類と概要
2-5 AIの設計図となるアーキテクチャ
2-6 独立して働くAIの存在
2-7 ルールに沿ったAIの思考法と意思決定手法
2-8 目標に合わせたAIの思考法と意思決定手法
2-9 事例から学ぶAIの思考法と意思決定手法
2-10 柔軟に考えるためのアプローチ
やってみよう：検索エンジンのしくみを考えてみよう

第3章　AIにおけるデータの取扱い～AIの成長に必要不可欠な情報とは～
3-1 AIにとって必要な情報
3-2 データを扱ううえでの扱いやすさと扱いにくさ
3-3 知識や概念を伝えるためのアプローチ
3-4 AIにおけるデータサイエンスと統計
3-5 データを分析し、価値を見出す
3-6 知っておきたい分析方法①～データの関係性を見つける～
3-7 知っておきたい分析方法②～データを分けることで分析する～
3-8 曖昧な世界を理解するために使われる理論①～情報の表現～
3-9 曖昧な世界を理解するために使われる理論②～未来の予測～
3-10 データを正しく扱うことの難しさ
3-11 知識と統計からAIのイメージを形づくる
やってみよう：身近な知識をオントロジーで表現してみよう

第4章　機械学習に関わる技術～さまざまな方法で学び成長するAI～
4-1 統計から判断基準を作りあげる
4-2 ネットワークを使った機械学習
4-3 最も一般的な学習スタイル
4-4 潜在的な可能性が大きい学習スタイル
4-5 現実世界へ適応していく学習スタイル
4-6 発展を遂げる強化学習
4-7 機械学習の課題を示す2つの整理
4-8 強化学習に似た学習法
4-9 機械学習の効率化①～学習データを補う方策
4-9 機械学習の効率化②～学習モデルの転用
4-10 機械学習の効率化③～過学習対策
やってみよう：強化学習の構造を考えてみよう

第5章 ディープラーニング～新しい時代につながる汎用性の高い機械学習～
5-1 ニューラルネットワークとは？
5-2 ディープラーニングへの道筋
5-3 ディープラーニングの特徴抽出能力
5-4 画像認識、音声認識に強いディープニューラルネットワーク
5-5 言語処理や時系列処理に強いディープニューラルネットワーク
5-6 再帰的ニューラルネットワークの応用
5-7 ディープラーニングの欠点を補うGAN
5-8 ニューラルネットワークが扱う情報
5-9 言葉の意味を数値で表す方法
5-10 ニューラルネットワークの思考を理解する
5-11 確立されていくディープラーニングの環境
5-12 ディープラーニングが変えた機械学習のあり方
やってみよう：文章生成AIを実際に使ってみよう

第6章 さまざまなAIと実用化～応用技術によって広がるAIと人間の可能性～
6-1 画像から「動画」に発展する映像認識
6-2 AIにおけるコミュニケーションの考え方
6-3 Transformerと巨大データベースで変わった文章生成
6-4 音声のテキスト化に必要な技術
6-5 映像や音声、複数の情報を組み合わせたデータ分析
6-6 人間の創造的手法を学習する
6-7 人間の身体の使い方を学習する
6-8 プラットフォーム化するAI
6-9 分散して広がるAI
6-10 与えられたタスクを実行する①～自動運転車の認識～
6-11 与えられたタスクを実行する②～自動運転車の判断と操作～
6-12 AIの進歩と成長を促すゲームAI
6-13 見える情報によって変わる戦略
6-14 人間の判断基準を説明するゲーム理論
6-15 プライベートもビジネスも、AIと人間の協働
やってみよう：ディープラーニングの画像合成を使ってみよう

第7章 他分野と交わり進化するAI～それぞれの業界でどのような活躍をしているのか～
7-1 医療AI①～医療現場を助ける～
7-2 医療AI②～難解な領域で進むAI利用～
7-3 医療AI③～成長に必要なータの整備～
7-4 フィンテック①～データ分析の自動化～
7-5 フィンテック②～顧客対応とデータ管理～
7-6 ロボティクス①～活動範囲を広げるロボット～
7-7 ロボティクス②～人間社会で働くロボット～
7-8 自動運転車①～人間が関わるレベル0-3～
7-9 自動運転車②～全てを任せるレベル4-5～
7-10 ドローンや無人機、軍事技術への応用
7-11 ハードウェア①～AIを変える新しいコンピュータ～
7-12 ハードウェア②～2種類の量子コンピュータ～
7-13 RPA①～注目が集まる業務の効率化～
7-14 RPA②～AIで広がる自動化の領域～
やってみよう：新しい技術で変わっていく社会をイメージしてみよう

第8章　AIにまつわる様々な議論～AIは果たして万能の機械なのか～
8-1 前提条件として知っておくべき人工知能の分類
8-2 AIの言語理解①～言葉で知能を測れるか～
8-3 AIの言語理解②～意味の理解と現実の壁～
8-4 判断不能の状態に陥る問題
8-5 AIの身体性①～人間に近づくための身体～
8-6 AIの身体性②～身体を持たずに感覚を学ぶ～
8-7 人間の影響を受けたAIが持つ偏見
8-8 AIによる人間が得る情報のコントロール
8-9 ブラックボックス化している理解不能なAIの考え方
8-10 AIの倫理①～AIの難解なしくみと運用～
8-11 AIの倫理②～倫理は誰が守るのか～
8-12 AIの独占とオープン化
やってみよう：AIにおける倫理問題を真剣に考えてみよう

第9章　未来のAI～テクノロジーの発展で変わる社会～
9-1 さまざまな形で成長を続けるAI
9-2 AIの展望①～シンギュラリティと楽観論～
9-3 AIの展望②～冬の時代と悲観論～
9-4 変わりゆく人間の仕事のあり方
9-5 人間を再現するための方法と実現性
9-6 AIの進歩に人間がついていく
9-7 人間とAIの区別がつくか、AIとVRとアバター
9-8 AIは知的生命体なのか？
やってみよう：AIに仕事が奪われたと仮定して新しい仕事を考えてみよう

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