| 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)
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| 対象学科 |
全科 |
| 開講時期 |
1年 後期 |
| 担当教員 |
船場忠幸、外部講師、各科教員 |
| 単位数 |
２単位 |
| 開講形態 |
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】
- 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
【科目の位置付け】
データサイエンス・AIの基礎を学ぶものであり、本校の教育・育成の重点目標の①、育成する人材像と教育の重点事項①、②、③、⑦に対応する科目である。
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| 授業計画 |
【授業の方法】
教科書及びスライドを用いた講義と共に、各項目の小テストによって理解を確認する。さらに、演習ⅠおよびⅡにてプロセスを学習する。
【日程】
- 第 1 回 オリエンテーション／AIリテラシーとは
- 第 2 回 社会でどのような変化が起きているか
- 第 3 回 社会でどのようなデータが活用されているか
- 第 4 回 データ・AIを何に使えるか
- 第 5 回 データ・AIの技術
- 第 6 回 データを読み、説明し、扱う
- 第 7 回 データ・AIを扱うときに注意すること
- 第 8 回 データ・AIにまつわるセキュリティ
- 第 9 回 統計と数学のきほん（AIに必用な数学）
- 第 10 回 アルゴリズムとは何か
- 第 11 回 データの構造とプログラミング
- 第 12 回 データを上手に扱うには
- 第 13 回 時系列データと文章データの分析
- 第 14 回 データ活用実践（教師あり学習と教師なし学習）
- 第 15 回 データサイエンス・AI入門（まとめ）
- 第 16 回 演習Ⅰ（データサイエンス演習）
- 第 17 回 演習Ⅱ（AI応用演習）
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| 成績の評価 |
【基準】
授業目標に示した内容に関した小テストに対して正しく解答すると共に、演習に対するレポートを作成することを合格基準とする。
【方法】
15回の講義の理解度確認テスト90点と2回の演習10点を合わせて100点満点で評価し、60点以上を合格とする。
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| 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 |
| その他 |
【履修にあたり】
1．授業は学習支援システム（GoogleClassroom）を利用して行います。
2．授業に関する質疑はLiveQと質問フォームを利用して行いますので、積極的に質問してください。
3．講義では、配付資料とスライドを見て理解を深め、記録を残すこと。
4．講義後は、教科書、配付資料、ノートを見返して復習し、不明な点は質問すること。
【この授業・実習に必要な機材】
特になし
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