データサイエンスセンターData Science Center
PRI200LD（情報学基礎 / Principles of informatics 200）データサイエンス応用基礎BThe Basics of Applied Data Science B
児玉 靖司、髙田 美樹、高松 邦彦、宮崎 誠Yasushi KODAMA, Miki TAKATA, Kunihiko TAKAMATSU, Makoto MIYAZAKI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | データサイエンスセンターData Science Center |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | A9994 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience |
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Outline (in English)
[Course Outline(in English)]
You can learn mathematics, data science and AI in a complementary and developmental way. You can acquire the ability to extract meaning from data and provide feedback to the field, as well as the basic ability to utilize AI to solve problems, focusing on the operational aspect.
So you will acquire a broad perspective for your own fields to apply mathematics, data science, and AI.
[Learning Objectives]
Using the basic concepts, methods and application examples of data science and data engineering, you can understand methods for extracting meaning from data and providing feedback to the field.
[Learning Activities Outside of Classroom]
The standard preparatory study and review time for this class is 2 hour each. Work on quizzes, etc, that are imposed online.
[Grading Criteria/Policy]
Evaluation is based on the total score of each check test(70%),in-class comprehensive test(final test) and submission of each questionnaire(30%). Please note that each check test has a deadline.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）を補完的・発展的に学ぶ。データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力について、それを支える技術的側面を中心に修得する。そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得する。
到達目標Goal
データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念と⼿法、応⽤例を学ぶことで、データから意味を抽出し、現場にフィードバックするための方法を理解する。
AIの基本的な概念と⼿法を学び、それを支える基本的な技術を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげるとは何かを理解する。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
オンデマンド方式により配信された講義資料と動画で学習し、毎回の小テストによって知識を定着させる。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：オンライン/online
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[オンライン/online]：ガイダンス
講義の概要と進め方、諸注意
第2回[オンライン/online]：コンピュータの仕組みとデータの表現
コンピュータの仕組みを理解する。コンピュータ内部での情報（数値・文字・画像など）の表現を理解する。
第3回[オンライン/online]：数学基礎
データ分析に必要な数学（確率・線形代数）を理解する。
第4回[オンライン/online]：分析設計
データ分析の進め方を理解する。仮説検証の方法を理解する。クラスタリングによる階層化の方法を理解する。
第5回[オンライン/online]：アルゴリズム
流れ図の書き方理解する。
簡単なアルゴリズムを理解する。
第6回[オンライン/online]：データベース
正規化によるデータベースの設計手法を理解する。SQL文によるデータベース操作を理解する。
第7回[オンライン/online]：セキュリティ技術
暗号の必要性と仕組みを理解する。デジタル署名の仕組みを理解する。バックアップと冗長化の必要性を理解する。
第8回[オンライン/online]：機械学習の基礎と展望
機械学習の教師あり学習と教師なし学習のデータ分析手法を理解する。過学習の概念を理解する。
第9回[オンライン/online]：深層学習の基礎と展望
ニューラルネットワークの概要を理解する。ディープニューラルネットワークの概要を理解する。
第10回[オンライン/online]：AIによる認識技術
AIによる認識の概念を理解する。画像と音声について実社会での活用を理解する。
第11回[オンライン/online]：AIによる予測と判断
AIによる予測モデルと予測された結果を評価する方法を理解する。
第12回[オンライン/online]：AIによる自然言語処理
AIによる自然言語処理が活用されている場面を理解する。コーパスの活用を理解する。
第13回[オンライン/online]：AIとロボット
物理的な空間でのコンピュータと人間の接点としてのロボット技術を理解する。ロボットのためのデータサイエンス技術を学ぶ。
第14回[オンライン/online]：まとめ
期末テスト
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
本授業の準備学習・復習時間は各２時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
講義資料として毎週授業支援システムより配布する。
参考書References
授業支援システムより適宜指定する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
毎回のチェックテスト（70%）と授業内総合テストと毎回のアンケートの提出（30%）の合計点で評価を行う。毎回のチェックテストには、受講期限があるので注意すること。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
はじめての科目のため、なし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
インターネットに接続できる端末。オンデマンドの動画を視聴、ブラウザから小テストに回答、授業支援システムにアクセスする必要がある。