[改訂新版]はじめてのAIリテラシー
岡嶋 裕史
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商品説明
内容紹介(出版社より)
政府は「AI戦略2019」でリテラシー教育として文理を問わず、全ての大学・高専生約50万人を対象に、初級レベルの数理・データサイエンス・AIを課程にて習得する方針を打ち出しました。これを踏まえ、2020年4月に「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」が策定され、各大学・高専で履修が進められています。このモデルカリキュラムが2024年2月に改訂されました。
本書は「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)」(通称MDASH)の2024年2月改訂に対応しています。MDASHの「導入」「基礎」「心得」「選択(オプション)」モデルカリキュラムに準拠した内容です。14章の構成で、半期15回の講義で進められるよう工夫されています。AIのしくみやデータ分析、プログラミングやデータ活用など、AIリテラシーを幅広く学べます。
内容紹介(「BOOK」データベースより)
AIリテラシー教育をカリキュラムに導入したい先生に最適!本書は「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)」(通称MDASH)の2024年2月改訂に対応しています。MDASHの「導入」「基礎」「心得」「選択(オプション)」モデルカリキュラムに準拠した内容です。14章の構成で、半期15回の講義で進められるよう工夫されています。AIのしくみやデータ分析、プログラミングやデータ活用など、AIリテラシーを幅広く学べます。
目次(「BOOK」データベースより)
第1講 AIリテラシーとは/第2講 社会でどのような変化が起きているか/第3講 社会でどのようなデータが活用されているか/第4講 データ・AIを何に使えるか/第5講 データ・AIの技術/第6講 データを読み、説明し、扱う/第7講 データ・AIを扱うときに注意すること/第8講 データ・AIにまつわるセキュリティ/第9講 統計と数学のきほん/第10講 アルゴリズムとは何か/第11講 データの構造とプログラミング/第12講 データを上手に扱うには/第13講 時系列データと文章データの分析/第14講 データ活用実践(教師あり学習と教師なし学習)
著者情報(「BOOK」データベースより)
岡嶋裕史(オカジマユウシ)
1972年東京都生まれ。中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士(総合政策)。富士総合研究所、関東学院大学経済学部准教授、同大学情報科学センター所長を経て、中央大学国際情報学部教授。NHKスマホ講座講師
吉田雅裕(ヨシダマサヒロ)
1985年生まれ。山口県出身。東京大学大学院博士課程修了。博士(学際情報学)。日本学術振興会特別研究員を経て、2013年に日本電信電話株式会社に入社。5Gと自動運転に関する研究開発を経て、中央大学国際情報学部准教授。コンピュータネットワークとAIに関する研究教育活動に従事。中央大学AI・データサイエンスセンター所員、東京大学客員研究員、電子情報通信学会幹事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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