出版社内容情報
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。
内容説明
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
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）
著者等紹介
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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