ＡＩアルゴリズムからＡＩセーフティへ　生成ＡＩとＬＬＭ

プライバシーやセキュリティ、倫理面の重要さを強調しながら、さまざまな観点から、問題を繰り返し取り上げることで、人工知能（ＡＩ）と機械学習（ＭＬ）の本質について学ぶことができる。ＬＬＭ（大規模言語モデル）の社会での利活用には、透明性・信頼性の確保が必要である。モデルの高度化に伴い、安全性の配慮がより重要となり、本書では、これらの複雑な問題を包括的でわかりやすい分析と概要で検証している。現実の問題として顕在化していない新しい課題もあり、どのような問題が起こり得るかを、わかりやすい逸話を通して説明することで、新しい課題でも身近に感じられる。

プライバシーやセキュリティ、倫理面の重要さを強調し、さまざまな観点から、この問題を繰り返し取り上げている。現実の問題として顕在化していない新しい課題もある。どのような問題が起こり得るかを、わかりやすい逸話を通して説明していて、新しい課題が身近に感じられるように工夫している。また、同じ技術キーワードを、章によって異なる観点から説明し、読者の皆さんが自身の興味に従って、どの章からも読み始められる”ハンドブック”のような書籍である。

最新の学術論文やインターネット上の専門的なブログを参照するしか方法がなかった、AIシステムの品質やセキュリティ面の対策あるいはAIセーフティといった社会的な観点からの、生成AIやLLMの特徴を、知ることができる内容となっている。
当該分野の全体像を鳥瞰し、さらに専門情報を調べて読み解く羅針盤の役割を果たすものである。

目次

1章　人工知能と機械学習の歴史
エヴァの物語 / 起　源 / 人工知能の発展 / AI とML の理解 [MLアルゴリズムの比較 / アルゴリズム選択時の問題点 / ML アルゴリズムの応用例 / AI とML アルゴリズムのユースケース / 富の創造と世界的な課題の解決 / AI とML の倫理的課題 / プライバシーとセキュリティの課題 / サイバーセキュリティにおけるAI とML / AI とML から生じるサイバーリスク] / エヴァの物語のおわりに / 要　約 / 腕だめし

2章　AI とML の技術と実現の基礎
おもな技術とアルゴリズム [教師あり学習 / 教師なし学習 (クラスタリング / 主成分分析 / 相関ルール・マイニング) / 深層学習 (畳み込みニューラルネットワーク / リカレントニューラルネットワーク / 敵対的生成ネットワーク) / 強化学習 (Q学習 / 深層Q学習 / ポリシー勾配法) ] / ChatGPT の機能と応用 [自然言語生成 / 音声認識 / 仮想エージェント / 意思決定マネジメント / バイオメトリクス / 機械学習とピアツーピアネットワークの統合 / 深層学習プラットフォーム / ロボティック・プロセス・オートメーション / 人工知能向きハードウェア / AI 最適化ハードウェアの能力と効果 / ビジネスを変革する10技術] / AI の二つのカテゴリー / 現実世界の課題への取組み / 社会的倫理的意味の再考 / 将来動向と新たな展開 / 要　約 / 腕だめし

3章　生成AI と大規模言語モデル
生成AI と大規模言語モデル入門 [オマールの個人的な話 / 生成AI について / 敵対的生成ネットワーク (生成器と識別器の零和ゲーム) / GAN の応用 / GAN 訓練の課題 / GAN のツールとライブラリ (例3-1　GAN の基本的な例) / 変分オートエンコーダー (例3-2　VAE の基本的な例) / 自己回帰モデル / 制限ボルツマンマシン (例3-3　Python を用いたRBM の構築と訓練) / 正規化フロー] / 大規模言語モデル：自然言語処理の革命 [トランスフォーマー・アーキテクチャ (トランスフォーマー・アーキテクチャの文献) / 　ほか

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