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授業のテーマ |
データサイエンス技術を理解する上で必要な基礎知識について様々な事例から学ぶ．
また，AIについてもその技術から応用事例までを幅広く学ぶ．
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授業の到達目標 |
データサイエンス技術やAIについての基本的な知識を習得し，説明できるようになる． |
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授業の概要 |
データサイエンス技術やAIの基礎知識について，実際の応用事例などを中心に解説する． |
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授業計画 |
| 回 | 内容 | 授業外学習 | 授業外学習時間 |
| 第1回 | オリエンテーション，授業ガイダンス | 事前にシラバスを読んでおくこと． | 30分 |
| 第2回 | AIとは？ | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第3回 | 社会でどのような変化が起きているか？ | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第4回 | 社会でどのようなデータが活用されているのか？ | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第5回 | データ・AIを何に使えるのか？ | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第6回 | データ・AIの技術 | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第7回 | データを読み、理解し、扱う | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第8回 | データ・AIを扱う時に注意すること | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第9回 | データ・AIにまつわるセキュリティ | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第10回 | 統計と数学の基本 | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第11回 | アルゴリズムとは何か？ | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第12回 | データの構造とプログラミング | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第13回 | データを上手に扱うには | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第14回 | データの活用事例 | 授業内で指示する． | 60分 |
| 第15回 | まとめ | 授業内で指示する． | 90分 |
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授業外学習 |
データサイエンス・AIについての基本理論を習得することが大事である．
そのためには，数多くの事例について学ぶことが重要となる．
ネットニュースなどを活用して多くの事例について学んで欲しい． |
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成績評価 |
【評価の方法】平常評価
【評価の内容】平常評価（演習課題またはレポート）：80％，平常評価（授業での発表、授業態度）：20％ |
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成績評価の基準 |
【秀】データサイエンス・AIについて正確に理解し，実際の応用事例などが説明できる
【優】データサイエンス・AIについて概ね理解し，実際の応用事例などが説明できる
【良】データサイエンス・AIについて概ね理解し，いくつかの応用事例などが説明できる
【可】データサイエンス・AIについて概ね理解し，問いに答えることができる |
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伝達と指示 |
毎回の演習の積み上げが大切なので，授業には必ず出席すること |
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備考 |
【ディプロマポリシーとの関連】DP1、DP3 |
課題（試験やレポート）に対する
フィードバックの方法 |
毎回の課題の解答については授業内で伝達する． |