入門 情報処理 ―データサイエンス、AIを学ぶための基礎―

データサイエンス・AIを学ぶ前に読んでおきたい教科書

このような方におすすめ

全国国公私立大学の学部1年生
  • 著者寺沢 幹雄・福田 收 共著
  • 定価2,860 (本体2,600 円+税)
  • A5 256頁 2022/01発行
  • ISBN978-4-274-22798-1
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  • 概要
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前版発行後のソフトウェア周りの進展にあわせて内容を見直すとともに今後重要度が増していくであろうデータサイエンス、AI寄りのテクニカルな内容を増強して改訂するものです。情報科学を扱ううえでの基本的なリテラシーやコンピュータサイエンスの基礎、Word、PowerPoint、Excelの操作の基本、Excelによる統計処理の基礎などを文理問わず学部学部生にわかりやすく解説する教科書です。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227981/
1章 情報社会とビジネス
2章 コンピュータネットワーク
3章 コンピュータシステム(ハードウェア)
4章 コンピュータの動作原理
5章 情報量
6章 ソフトウェア
7章 人工知能のアルゴリズム
8章 メディアリテラシー
9章 ビジネス文書の基礎(Word)
10章 ビジネスプレゼンの基礎(Power Point)
11章 データ処理の実践
1章 情報社会とビジネス
 1.1 情報社会とは
 1.2 プライバシーと個人情報
 1.3 ユビキタス社会
 1.4 IoT
 1.5 Web2.0
 1.6 人工知能
 1.7 人工知能の応用

2章 コンピュータネットワーク
 2.1 コンピュータネットワークとは
 2.2 ネットワークの形態
 2.3 ネットワークの構成
 2.4 インターネット
 2.5 有線接続手段
 2.6 無線接続手段
 2.7 プロトコル
 2.8 ネットワークセキュリティ
 2.9 パーソナルセキュリティ
 2.10 暗号化

3章 コンピュータシステム(ハードウェア)
 3.1 コンピュータの歴史
 3.2 コンピュータの種類
 3.3 コンピュータの機能
 3.4 コンピュータの構成要素
 3.5 パソコンの内部構成
 3.6 記憶装置
 3.7 演算装置

4章 コンピュータの動作原理
 4.1 演算処理の原理
 4.2 論理素子の歴史
 4.3 論理素子の動作原理
 4.4 論理回路
 4.5 基 数
 4.6 2進数と10進数の変換
 4.7 桁数の多い足し算
 4.8 引き算
 4.9 掛け算・割り算
 4.10 数学関数

5章 情報量
 5.1 ディジタルとアナログ
 5.2 情報量
 5.3 情報量の単位
 5.4 英文字の情報量
 5.5 日本語の情報量
 5.6 文字コード
 5.7 音声の情報量
 5.8 静止画像の情報量
 5.9 動画像の情報量
 5.10 通信の情報量
 5.11 情報圧縮
 5.12 誤り検出・訂正

6章 ソフトウェア
 6.1 オペレーティングシステム(OS)
  6.1.1 オペレーティングシステムとは
  6.1.2 OSの種類
  6.1.3 OSの機能
 6.2 プログラム
  6.2.1 プログラミング言語とは
  6.2.2 プログラムの内部動作
  6.2.3 高級言語の基本処理
 6.3 データベース
  6.3.1 データベース理論
  6.3.2 データベースの表現法
  6.3.3 関係的表現のデータ操作

7章 人工知能のアルゴリズム
 7.1 学 習
 7.2 教師あり学習の代表的な手法
 7.3 教師なし学習の代表的な手法
 7.4 深層学習
 7.5 手法の評価

8章 メディアリテラシー
 8.1 メディアの定義
 8.2 メディアリテラシーの必要性
 8.3 メール
 8.4 Twitter
 8.5 Facebook
 8.6 LINE
 8.7 Instagram

9章 ビジネス文書の基礎(Word)
 9.1 画面構成
 9.2 文書全体の設定
 9.3 文章の編集と保存/印刷
 9.4 表の作成
 9.5 オブジェクトの配置

10章 ビジネスプレゼンの基礎(Power Point)
 10.1 画面構成
 10.2 スライドのデザイン
 10.3 画面切り替え効果
 10.4 アニメーション
 10.5 リハーサル
 10.6 スライドショーの実行

11章 データ処理の実践
 11.1 Excel操作の基本
 11.2 グラフ作成
  11.2.1 折れ線グラフ
  11.2.2 複合グラフ
 11.3 数式の計算
  11.3.1 複利計算
  11.3.2 損益分岐点
  11.3.3 共有地の悲劇
 11.4 帳票の作成
  11.4.1 見積書
  11.4.2 確定申告書
 11.5 データ集計
  11.5.1 データの分類
  11.5.2 フィルター
  11.5.3 検索表
  11.5.4 データベース関数
  11.5.5 クロス集計
 11.6 統計処理
  11.6.1 ヒストグラム
  11.6.2 偏差値
  11.6.3 相関分析
  11.6.4 t検定
  11.6.5 カイ2乗検定

索   引