秋/2

B 1

授業計画 / Course Content

・オンデマンド配信で実施する
・毎回、授業毎に授業資料の配布、小テスト、質問受付を関大LMSを通じて行う
・原則、毎週「時間割の月曜日・15時」に資料の配布、小テスト、質問の受付を開始し、ちょうど１週間後の15時に終了する
・小テストを未受験、または提出未完了の場合は欠席扱いとする
・授業を4回以上欠席した場合、小テストの総点に関係なく、単位認定を行わない

第1回　AI・データサイエンスとは  （総合情報学部　林勲）
第2回　DSの基礎を学ぶ  「政治現象を解明する」（総合情報学部　宋財泫）
第3回　DSの基礎を学ぶ  「心の動きを学ぶには」（社会安全学部　土田昭司）
第4回　DSの研究を知る  「人の行動を理解しビジネスへ」（ビジネスデータサイエンス学部　高井啓二）
第5回　DSの研究を知る  「都市の現状を知り気候変動の適応策を考えるためのデータサイエンス」（環境都市工学部　尾崎平）
第6回　DSの研究を知る「化学分野への応用」（化学生命工学部　藤本和士）
第7回　DSの研究を知る  「計測物性工学  meets  データサイエンス」（システム理工学部　宝田隼）
第8回　AIの基礎を学ぶ「データから知識を考える」（システム理工学部　小尻智子）
第9回　AIの基礎を学ぶ  「あいまいな知識を考える」（システム理工学部　徳丸正孝）
第10回　AIの基礎を学ぶ「行動の学習機能を学ぶ」（総合情報学部　荻野正樹）
第11回　AIの基礎を学ぶ「脳の学習機能を学ぶ」（システム理工学部　前田裕）
第12回　AIの研究を知る  「ロボットへの応用」（システム理工学部　前  泰志）
第13回　AIの研究を知る  「AI・データサイエンスで読み解くエンタテインメントの魅力」（総合情報学部　山西良典）
第14回　AIの研究を知る  「AIが働き方を決める：あなたはそれでいい？」（社会学部　森田雅也）
第15回　まとめ（ビジネスデータサイエンス学部　石橋  健）

授業時間外学習 / Expected work outside of class

・理解が不十分な点については、期限内にビデオを見直し、自身で調査するなどして復習すること。

方法 / Grading Policies

定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
小テスト100%
・小テストを未受験、または提出未完了の場合は欠席扱いとする
・授業を4回以上欠席した場合、小テストの総点に関係なく、単位認定を行わない

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

①知識・技能の観点
・概念や用語の定義・知識を問う基礎的な設問（50％）

②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
・講義内容に沿って考える応用的な設問（50％）

松原望・松本渉　　『Excelではじめる社会調査データ分析』　　丸善出版　　978-4-621-08165-5
濵田悦生・狩野　裕　　『データサイエンスの基礎』　　講談社　　978-4-06-517000-7
林知己夫　　『データの科学』　　朝倉書店　　978-4-254-12724-9
溝口理一郎・石田亨　　『人工知能』　　オーム社　　978-4-274-13200-1
松尾豊　　『人工知能は人間を超えるか  ディープラーニングの先にあるもの』　　角川Epub選書　　978-4-04-080020-2
松本渉　　『社会調査の方法論』　　丸善出版　　978-4-621-30631-4
数理人材育成協会　　『データサイエンスリテラシー　モデルカリキュラム準拠』　　培風館　　978-4-563-01613-5