基礎学習<br> 基礎学習 AIデータサイエンスリテラシー入門

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基礎学習
基礎学習 AIデータサイエンスリテラシー入門

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  • サイズ B5判/ページ数 176p/高さ 26cm
  • 商品コード 9784297130428
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

政府によるAI戦略2019において、文系・理系を問わず全ての大学・高専生が、初級レベルの「数理・データサイエンス・AI」を習得することが目標として掲げられました。そして、モデルカリキュラムが策定され、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」も創設されました。本書は、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度のリテラシーレベルに準拠し、「導入:社会におけるデータ・AI利活用」、「基礎:データリテラシー」、「心得:データ・AI利活用における留意事項」を体系的に学習する入門書です。第2章において、Excelの基本的操作方法を学習しながら実データを用いた実践的な演習を行い、データリテラシーである「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を体験できる構成となっているのが本書の特徴です。半期1コマの授業に対応し、コンピュータリテラシーのExcelの授業の一環として、「数理・データサイエンス・AI」のリテラシーに関する実践的な授業を実施することができます。

内容説明

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度リテラシーレベル完全準拠!Excelの基本操作から学習し、データサイエンスの基礎を実践的に体験!!半期1コマの授業に対応し、モデルカリキュラムの内容を一冊でカバー!

目次

第1章 導入―社会におけるデータ・AI利活用(社会で起きている変化;社会で活用されているデータ;データ・AIの活用領域 ほか)
第2章 基礎―データリテラシー(Excelの基本的な操作方法;時系列データの可視化;平均の算出とその可視化 ほか)
第3章 心得―データ・AI利活用における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項;データを守る上での留意事項)

著者等紹介

吉岡剛志[ヨシオカツヨシ]
早稲田大学大学院先進理工学研究科博士後期課程修了(ナノ理工学専攻)、博士(工学)。早稲田大学助手、早稲田大学助教、高輝度光科学研究センター博士研究員等を経て、帝京平成大学人文社会学部経営学科経営情報コース准教授

森倉悠介[モリクラユウスケ]
早稲田大学大学院基幹理工学研究科博士後期課程修了(数学応用数理専攻)、博士(工学)。早稲田大学助教等を経て、帝京平成大学人文社会学部経営学科経営情報コース講師

小林領[コバヤシリョウ]
早稲田大学大学院基幹理工学研究科博士後期課程修了(数学応用数理専攻)、博士(工学)。早稲田大学講師等を経て、帝京平成大学人文社会学部経営学科経営情報コース講師

照屋健作[テルヤケンサク]
東京大学大学院経済学研究科博士課程単位取得退学(経済理論専攻)。帝京平成大学講師等を経て、帝京平成大学人文社会学部経営学科経営情報コース准教授(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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