科目コード | 9031304 |
科目名 (英語名) | データサイエンス・AI入門 (Introduction to Data Science and AI) |
対象学科 | 全科 |
開講時期 | 1年 後期 |
担当教員 | 外部講師、各科教員 |
単位数 | 2単位 |
授業の方法 | 講義,演習 |
授業概要 |
- 【 目 的 】
- データサイエンスやAI研究の進歩により、特別な専門知識が無くても扱えるデータサイエンスやAIのツールが多数生み出されてきており、様々な業界でデータやAIの利活用が推進されている。本講義では、技術者として自らの専門分野でデータサイエンスやAIを利活用していく上で必要な基礎知識を学び、応用の際に考えなければならない留意事項について学ぶ。
- 【到達目標】
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- 社会で活用されているデータの概要について説明できること
- データ・AIを活用するために使われている技術の概要について説明できること
- データ・AIを活用することで生まれる価値について説明できること
- テータを適切に読み解いて適切に説明できること
- データ・AIを利活用する上で留意すべきことを説明できること
- データを守る上で留意すべきことを説明できること
- データ・AIを扱う上での数学的な基本を説明できること
- データ利活用のプロセスを理解し、説明できること
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授業計画 |
- オリエンテーション/AIリテラシーとは
- 社会でどのような変化が起きているか
- 社会でどのようなデータが活用されているか
- データ・AIを何に使えるか
- データ・AIの技術
- データを読み、説明し、扱う
- データ・AIを扱うときに注意すること
- データ・AIにまつわるセキュリティ
- AIに必用な数学のきほん
- データの構造とアルゴリズム
- データの構造とデータを上手に扱うには
- 時系列データと文章データの分析
- AIによるデータ活用実践
- 演習Ⅰ(データサイエンス演習)
- 演習Ⅱ(AI応用演習)
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成績評価方法 |
小テストとレポートを合わせて100点で評価 |
教科書・ 参考図書 |
教科書:岡崎、吉田共著、はじめてのAIリテラシー、技術評論社
参考書:浅岡、松田、中松共著、AIリテラシーの教科書、東京電機大学出版局
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その他 |
- 【履修にあたり】
- 特になし
- 【この授業・実習に必要な機材】
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