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[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。
第1講 AIリテラシーとは
[日販商品データベースより]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)
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。