内容紹介（JPRO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）