フォーバルの子会社アイテックが新刊『AI・データサイエンスの基礎』を発売！
企業経営を支援する次世代経営コンサルタント集団である株式会社フォーバル（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：中島 將典、以下「フォーバル」）の子会社で人材・教育分野を担う株式会社アイテック（本社：東京都港区、代表取締役社長：加納 敏行、以下「アイテック」）は、データサイエンス、IoT、AIに関する基礎知識が1冊で学べるDX時代の入門書『AI・データサイエンスの基礎』を発売しました。
本書は、第4次産業革命後のDX時代に生きるIT人材が最初に知っておくべきデータサイエンス、IoT、AIに関する基礎知識をまとめたテキストで、それらの過去からの経緯と大まかな理論が学べる1冊です。
各章のMini Discussionと章末問題により理解を深めることができ、巻末にはワークブックも付属しているため、書籍内容が知識として身についたかを確認することができます。また、用語索引付きで技術用語のリファレンスとして長く活用いただけます。
AIだけの入門書と異なり、AIの元となるデータの捉え方からデータサイエンスに至るまで横断的に学ぶことができるため、データサイエンス、IoT、AIの基礎知識を幅広く習得することができます。
詳しくは下記をご参照ください。
https://www.itec.jp/topics/news_20200120.html
本書の構成
はじめに
Chapter１ データはどのように処理されてきたのか
1-1 データの種類
1 ITと情報
2 データとは
3 ITの基礎概念
4 データの種類
5 データセット
1-2 データの集計と加工
1 データの集計
2 その他の分析
1-3 データの読み方
1 データの落とし穴
2 データの統計学的解釈
1-4 データの可視化
1 可視化の種類
2 可視化ツール
■ Mini Discussion
■ 章末問題
■ 章末問題解答・解説
Chapter２ ビッグデータも怖くない！
データサイエンスの基礎
2-1 データ分析で最初にやること
1 データサイエンティストの仕事
2 データ分析のプロセス
3 ビジネスの理解
4 データの理解
5 データの準備（前処理）
6 データの処理とモデリング
7 評価
8 デプロイ
2-2 データ分析の代表的な手法
1 説明変数と目的変数
2 初歩の分析方法
3 関係の強さを調べる：相関分析
4 予測を行う：回帰分析
5 数値の差の意味を見極める：検定
6 関わりのルールを求める：マーケットバスケット分析
2-3 Webサイトの改善から体験するデータ分析
1 KGIとKPIの設計
2 仮説を立てる
3 時系列分析とセグメント分割
4 分析と仮説検証
5 改善策の立案
2-4 データ分析基盤の構築
1 データ分析基盤を構成する要素
2 各種ログの取得
3 データレイク
4 データウェアハウス
5 データマート
6 クラウドの活用
■ Mini Discussion
■ 章末問題
■ 章末問題解答・解説
Chapter３ IoTの基礎
3-1 新世代のIoT
1 IoTとは
2 H2H、H2M、M2M
3 クラウドコンピューティングとは
4 IoTとクラウドコンピューティング
3-2 IoTシステムの仕組みと構成
1 IoTの階層構造
2 デバイス層
3 エッジコンピューティング層/フォグコンピューティング層
4 クラウドコンピューティング層
5 IoTで利用される通信規格
6 IoTの3層の役割分担
3-3 IoTとストリームデータ処理
1 データ処理の種類
3-4 IoTをビジネスにどうやって活かすか
1 IoTでビジネスは何が変わるか
2 IoTのビジネス活用事例
■ Mini Discussion
■ 章末問題
■ 章末問題解答・解説
Chapter４ AIの基礎
4-1 AIでできること・できないこと
1 知能とは
2 人工知能とは
3 AIにできること
4 AIにできないこと
5 AIと知識
6 AIと推論
4-2 AIの基礎技術
1 AIと機械学習/ディープラーニング
2 AIのプラットフォーム
3 エッジコンピューティング
4 機械学習/AIライブラリ
5 IoTで利用される通信規格
6 IoTの3層の役割分担
4-3 AIに学習させる方法
1 学習するとは
2 教師あり学習
3 教師なし学習
4 強化学習
5 機械学習の手順
6 Alpha Goはどのように学習したのか
4-4 代表的なアルゴリズム
1 回帰に使用するアルゴリズム
2 分類（識別）に使用するアルゴリズム
3 クラスタリングに使用するアルゴリズム
4 次元削減（圧縮）に使用するアルゴリズム
4-5 画像認識をしてみる
1 トイ・データセット
2 訓練データとテストデータの準備
3 モデルに学習を行わせる
4 モデルの学習結果をテストデータを用いて評価する
■ Mini Discussion
■ 章末問題
■ 章末問題解答・解説
Chapter５ AIをビジネスにどう活かすか
5-1 AIで予測を行う
1 予測のための技術
2 AIと気象情報による需要予測
3 モバイル空間統計によるタクシーの需要予測
5-2 AIで認識する
1 人やものを認識する技術
2 パターン認識と物体検出
5-3 AIでカスタマサポートをする
1 自然言語処理の技術
2 チャットボットをビジネスに活かす
5-4 スマートマシン
1 スマートマシンの概念とエージェントの考え方
2 スマートマシンとRPA
5-5 AIのこれから
1 AIの課題とこれから
2 AIを活用できる人材
■ Mini Discussion
■ 章末問題
■ 章末問題解答・解説
索引
参考文献
巻末付録
ワークブック
本書の仕様
著者 ： 吉原 幸伸
判型 ： A5判
頁数 ： 279頁
価格 ： 3,278円（税込）
フォーバルについて
企業経営を支援する次世代経営コンサルタント集団であるフォーバル（資本金：41億50百万円、東証一部上場【証券コード：8275】は、中小・中堅企業を対象に「情報通信」「海外」「環境」「人材・教育」「起業・事業承継」の5分野に特化したコンサルティングサービスをコアビジネスとしています。
詳しくは、ホームページ（https://www.forval.co.jp/）をご参照ください。
