AIデータサイエンスリテラシー入門

[表紙]AIデータサイエンスリテラシー入門

紙版発売
電子版発売

B5判/176ページ

定価1,848円(本体1,680円+税10%)

ISBN 978-4-297-13042-8

電子版

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書籍の概要

この本の概要

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。

こんな方におすすめ

  • 基礎的な「数理・データサイエンス・AI リテラシーモデルカリキュラム」の授業を考えている先生,履修する学生
  • モデルカリキュラムで学びたい社会人

本書のサンプル

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目次

第1章 [導入]社会におけるデータ・AI利活用

  • 1-1 社会で起きている変化
  • 1-2 社会で活用されているデータ
  • 1-3 データ・AIの活用領域
  • 1-4 データ・AI利活用のための技術
  • 1-5 データ・AI利活用の現場
  • 1-6 データ・AI利活用の最新動向

第2章 [基礎]データリテラシー

  • 2-1 Excelの基本的な操作方法
  • 2-2 時系列データの可視化
  • 2-3 平均の算出とその可視化
  • 2-4 標準偏差の算出とその可視化
  • 2-5 大量のデータを扱う方法
  • 2-6 基本統計量の算出と箱ひげ図
  • 2-7 度数分布表とヒストグラムの作成
  • 2-8 散布図の作成と相関係数の算出
  • 2-9 定性データの扱い方とクロス集計

第3章 [心得] データ・AI利活用における留意事項

  • 3-1 データ・AIを扱う上での留意事項
  • 3-2 データを守る上での留意事項

著者プロフィール

吉岡剛志(よしおかつよし)

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,現在,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(もりくらゆうすけ)

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,現在,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(こばやしりょう)

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,現在,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(てるやけんさく)

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,現在,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。