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［改訂新版］AIデータサイエンスリテラシー入門

「［改訂新版］AIデータサイエンスリテラシー入門」のカバー画像
著者
吉岡剛志（よしおかつよし），森倉悠介（もりくらゆうすけ），小林領（こばやしりょう），照屋健作（てるやけんさく）　著
定価
1,848円（本体1,680円＋税10%）
発売日
2024.9.17
判型
B5
頁数
176ページ
ISBN
978-4-297-14409-8 978-4-297-14410-4

サポート情報

概要

政府による「AI戦略2019」では、文理を問わず、すべての大学・高専生（約50万人卒／年）が正規課程でリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得することを目標としました。そして各大学・高専で参照可能な「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」が策定されました（2020年4月版）。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に準拠した教科書です。2024年2月改訂のMDASHに対応しています。章構成は、モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に沿った内容となっています。

　一部の私立文系の大学では、中学数学すら修めていない学生が多く、コンピュータリテラシーも低い傾向にあります。本書は、そういった私立文系学生でも無理なく学べるよう、やさしく解説しています。Excelの基本的な操作を学習したあと、与えられたデータをもとに「データを読み、データを説明し、データを扱う」ことを、実際に動かしながら理解します。このデータ分析の演習を通して、データサイエンスを体験できます。

　本書で「リテラシーレベルのモデルカリキュラムを網羅できる」ため、教科書として採用しやすい内容となっています。講義とExcel実習をバランスよくおりまぜた半期1コマ15回の授業計画のモデルケースを紹介しており、コンピュータリテラシー担当教員がすぐに数理・データサイエンス・AIのリテラシー授業を始めることができます。

こんな方にオススメ

  • 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

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

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 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、帝京平成大学講師等を経て、現在、二松学舎大学 国際政治経済学部 国際政治経済学科 准教授。

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。