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授業情報
※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
授業コード Course Code 21E6000000
授業開講年度 Year of Class 2024年度
授業形態 Course Mode 講義(遠隔授業)
授業名称 Class Name MGAID101AI・データサイエンス入門
テーマ Theme
科目名 Name of Subject MGAID101AI・データサイエンス入門
英字科目名
English Name of Subject MGAID101Introduction to AI and Data Science
身につく能力
Ability to be Acquired in This Class
◎=科目に最も関連する能力
〇=科目に関連する能力 知識・理解 現代社会が抱える諸問題を捉えるための幅広い基礎知識
汎用的技能 多面的思考・判断力、コミュニケーション力
統合的な学習経験と創造的思考力 課題発見力
統合的な学習経験と創造的思考力 解決策提示力、社会参画による他者貢献
科目単位数 Credit 2
履修期 Term 春学期
教員氏名 Name of Teacher 永田 毅
開講キャンパス Campus 横浜
曜時 Day and Period 集中(春学期)
授業概要 Course Description AI・データサイエンスを学ぶ初学者向けに、黎明期から現在の到達点までを概観し、現代社会における重要性と可能性を理解していく。技術の概要とその技術が可能にしたことを、なるべく実例ベースで紹介していき、データ駆動型社会の全体像を浮かびあがらせるような講義設計とする。一般教養として学べるとともに、より深く学びたい学生に対して、学びの全体マップ・道しるべを提示する役割も持つ。AIによるデータ処理がもたらす、様々なリスクについても、適宜触れていく。
到達目標 Class Goals 現代社会におけるデータサイエンスの重要性や、技術的・倫理的・社会的課題について説明できる。データサイエンスを構成する要素技術の概念を理解し、可能なことやその限界・リスクについて説明することができる。さらに、現代社会の典型的な課題について、内容に応じて手法を選択し、AIを適用して解決するプランを提案することができる。
授業言語 Language 日本語
アクティブ・ラーニング Active Learning アクティブ・ラーニング非対応
授業計画
Daily Class Schedule
【第1回】 授業内容
Content/Topic ガイダンス(データサイエンス、データ駆動型社会とは何か、そしてその重要性について)
予習内容
Preparation for Class 自分自身のデータサイエンスに対する興味・関心を整理しておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第2回】 授業内容
Content/Topic コンピュータサイエンスの歴史とこれからの社会
予習内容
Preparation for Class 人類がどのように計算機を使いこなしてきたか調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第3回】 授業内容
Content/Topic 統計学入門?:確率分布、相関、標本調査
社会におけるAI利活用?:AIの適用事例
予習内容
Preparation for Class 確率分布、相関、標本調査について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。さらに第1回~第3回の範囲を復習し第1回小テストに回答する。 目安時間
Hours 2 時間
【第4回】 授業内容
Content/Topic 統計学入門?:相関行列、統計的検定、主成分分析
社会におけるAI利活用?:新しいビジネスモデル、データ種類
予習内容
Preparation for Class 相関行列、統計的検定、主成分分析について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第5回】 授業内容
Content/Topic 統計学入門?:ベイズ推定
社会におけるAI利活用?:事業活動における利活用の広がり
予習内容
Preparation for Class ベイズ推定について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第6回】 授業内容
Content/Topic 機械学習入門?:教師なし学習, 教師あり学習
社会におけるAI利活用?:構造化データ, 非構造化データ, ChatGPT
予習内容
Preparation for Class 教師なし学習, 教師あり学習, ChatGPTについて調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。さらに第4回~第6回の範囲を復習し第2回小テストに回答する。 目安時間
Hours 2 時間
【第7回】 授業内容
Content/Topic 機械学習入門?:回帰,クラスタリング,最適化
社会におけるAI利活用?:シミュレーション, データ同化
予習内容
Preparation for Class 回帰,クラスタリング,最適化について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第8回】 授業内容
Content/Topic 機械学習入門?:パターン認識, AIとは
社会におけるAI利活用?: データ可視化、目的ごとの活用の広がり
予習内容
Preparation for Class パターン認識, データ同化について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第9回】 授業内容
Content/Topic 社会におけるデータ・AI利活用?:意思決定, 自動化
予習内容
Preparation for Class AIを利用した自動化について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第10回】 授業内容
Content/Topic 社会におけるデータ・AI利活用?:最新技術の活用事例, 知的システム(AI)の可能性と限界
予習内容
Preparation for Class ゲーデルの不完全性定理について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。さらに第7回~第10回の範囲を復習し第3回小テストに回答する。 目安時間
Hours 2 時間
【第11回】 授業内容
Content/Topic データリテラシー?:データを読む-1:入力データの整形・前処理, 誤差の扱い, データの打ち切り・脱落
予習内容
Preparation for Class データ収集の課題や必要な前処理について調べておく。。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第12回】 授業内容
Content/Topic データリテラシー?:データを読む-2:データの取り扱い注意点,機械学習における変数選択
Matlabで経験するテキストマイニング
予習内容
Preparation for Class 目的変数と説明変数について調べておく。MatlabをPCにインストールしておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第13回】 授業内容
Content/Topic データリテラシー?:表計算ソフト(Excel)によるデータ集計と可視化
予習内容
Preparation for Class ExcelをPCにインストールし、Excelを使った統計処理について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。さらに第11回~第13回の範囲を復習し第4回小テストに回答する。 目安時間
Hours 2 時間
【第14回】 授業内容
Content/Topic AIに求められる倫理
予習内容
Preparation for Class AIの倫理的な問題について調べておく。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。 目安時間
Hours 2 時間
【第15回】 授業内容
Content/Topic データ・AIを扱う上での留意事項(AIに求められるセキュリティ、説明性)
講義全体の振り返り
予習内容
Preparation for Class AIを社会実装する際の問題、課題について調べておく。。 目安時間
Hours 2 時間
復習内容
Review of Class manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。さらに第1回~第15回の範囲を復習し第5回小テストに回答する。 目安時間
Hours 2 時間
授業に関する注意事項


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