本書はＡＩを「開発」する人材だけでなく、「活用・設計・応用」できる人材の育成も重視しており、それぞれのレベルに合わせて理論と実装を段階的に学べる構成としています。また、特に高卒・文系の方や初心者に対しては、数式への依存を抑えながらも、「ＡＩのしくみの本質」を手を動かして学べるよう工夫しています。具体的には、「コードをコピペして何回か実践→その手法がどのようなものかを知る→その手法の基礎理論は何かを知る」という流れで、数学やプログラムを専門的に学んだことがない企業人が活用できるものです。
もくじ情報：第１章　データサイエンスの中核のＡＩの変遷（ＡＩの誕生と現代のＡＩと未来；ＡＩで学び始めるための基礎知識）；第２章　多変量解析・時系列分析から機械学習（構造化データと非構造化データ；多変量解析；時系列分析；機械学習；進化的アルゴリズムと強化学習）；第３章　画像処理の深層学習と自然言語処理・音声処理（画像処理；自然言語処理；音声処理）；第４章　少量データ学習のＡＩ（大量データの深層学習から少量データ学習へ；少量データ学習）；ＡＰＰＥＮＤＩＸ（生成ＡＩを使って仕事を楽しく効率化！；Ｐｙｔｈｏｎコードとサンプルデータ）

武藤　佳恭(タケフジ　ヨシヤス)
慶應義塾大学名誉教授、武蔵野大学データサイエンス学部　教授。工学博士。ニューラルネットワーク分野における国際的研究者であり、２０２４年に学術評価機関ＳｃｈｏｌａｒＧＰＳにて、Ｈｉｇｈｌｙ　Ｒａｎｋｅｄ　Ｓｃｈｏｌａｒ‐Ｌｉｆｅｔｉｍｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｓｐｅｃｉａｌｔｙ　ｏｆ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋとして世界のトップクラスのＡＩ研究者として評価されている。また、世界大学ランキングを発表するＴｉｍｅｓ　Ｈｉｇｈｅｒ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（ＴＨＥ）において、日本を代表する科学者の一人として選出。情報科学、ＡＩ、ネットワーク工学に関する多数の研究業績を有し、２００１年から香港政府の委員会技術顧問を務めるなど国際的に活動。さらに、「ＳＣＩＥＮＣＥ」、「ＮＡＴＵＲＥ」などの国際誌に常連的に寄稿するなど、学術界と産業界を結ぶ先駆的研究を続けている