テキスト「政治家のためのAI入門シリーズ１ AI入門」をリリースしました。

Kindle版：https://amzn.asia/d/fK78ulK

本書は、AI時代に求められる政策リテラシーを育むための「政治家のためのAI学習シリーズ」第1巻です。AIの定義から機械学習、深層学習、自然言語処理、LLM、転移学習、半導体まで、18章にわたり幅広く解説。文系出身でも理解できる構成で、ChatGPTやBERT、ResNetなどの代表モデルも丁寧に紹介。政策立案への応用や日本のAI戦略を見据えた内容で、実務に直結する知識を身につけられます。

目次

[1-1] AI（人工知能）とは何か？

[1-2] 主要AIツールと使い方

[1-3] 機械学習とは何か

[1-4] 教師あり学習とアルゴリズム

[1-5] 教師なし学習とアルゴリズム

[1-6] 強化学習とアルゴリズム

[1-7] ニューラルネットワークの仕組み1：入力層→隠れ層→出力層

[1-8] ニューラルネットワークの仕組み2：前向き伝播と誤差逆伝播法

[1-9] 活性化関数と学習率の仕組み

[1-10] 自然言語処理（NLP）の概要と基礎

[1-11] NLPの応用例と政策活用

[1-12] LLM、GPT、BERTと応用例

[1-13] 自己教師あり学習とSimCLR

[1-14] モデル評価の基本と精度・再現率・F1スコア

[1-15] ハイパーパラメータの調整と最適化手法

[1-16] 特徴量エンジニアリングの基本と応用

[1-17] 転移学習と事前学習モデルの活用[1-18] AIと半導体の関係