留学生のためのAI・機械学習入門

この本について

AIと機械学習のしくみを、データを使った予測と、その結果の確かめ方から学ぶ入門書です。 大学や専門学校でAI・機械学習を学ぶ留学生に向けて、AIと機械学習の違いから、データの準備、数や種類の予測、予測の評価、深層学習、生成AIまでを、身近な例と図で順番に解説します。数値やグラフを読み、手を動かして計算しながら、予測がどのように作られ、どんな場合に注意が必要かを考えます。 【こんなことが学べます】 ・AIと機械学習の関係や、ルールによる処理とデータから学ぶ方法の違いを説明する ・表の行と列を読み、予測に使う情報と答えを分け、欠けた値や外れた値を点検する ・回帰で数を予測し、残差や平均二乗誤差から予測のずれを確かめる ・分類で種類を予測し、k近傍法や決定木の考え方を例で追う ・正解率だけでなく、適合率・再現率など複数の指標から予測を評価する ・訓練・検証・テストの役割を分け、過学習を避ける評価の考え方を知る ・k平均法でデータのまとまりを見つけ、ニューラルネットワークや深層学習の入口を学ぶ ・生成AIの特徴と限界を知り、結果を確かめながら責任を持って使う 【この本の特長】 1. 漢字すべてにふりがなを付けた総ルビです。日本語はN3〜N2程度が目安で、専門用語には英語も添えます。 2. 身近なデータ例、図、計算の手順を使い、予測の仕組みと評価を具体的に確認します。 3. 各章のケースカードとワークシートで、データを読み、考えたことや計算結果を記録できます。 4. 練習問題と答え・理由を通して、用語や手順を振り返ります。データの範囲や評価方法によって結果が変わることも扱います。 5. 生成AIを含むAIの出力をそのまま正しいと決めず、根拠・限界・利用上の注意を確かめる姿勢を大切にしています。 【全10章】 第1章 AIと機械学習の地図／第2章 データを学習に使える形にする／第3章 回帰で数を予測する／第4章 分類で種類を予測する／第5章 予測を評価する／第6章 過学習を見つけ、評価を設計する／第7章 似たデータをまとめる―k平均法／第8章 ニューラルネットワークと深層学習／第9章 生成AIの入口と責任ある利用／第10章 小さな予測プロジェクト 【Web付録】 専門用語リスト（日本語・英語）、5言語の用語集、練習問題の答えと理由、Pythonのプログラムとデータ、印刷用ワークシート、参考資料、索引・検索をWebで公開しています。用語集の翻訳には確認前の暫定表示が含まれます。 https://bansho-chiraku.com/furoku/aiml/ 本書は、大学や専門学校でAI・機械学習を学ぶ留学生と、データを使った予測の基本を学びたい方を主な対象としています。 【先生・研修ご担当の方へ】 ◆ 授業でお使いいただける先生用資料（指導書・確認テスト・授業スライド）をご用意しています。ご利用方法は contact@bansho-chiraku.com までお問い合わせください。 ◆ テキスト等を大量に購入される場合は割引がございます。お問い合わせは contact@bansho-chiraku.com までご連絡ください。

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