春/2

A 2

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  （ビジネスデータサイエンス学部　矢田勝俊）
  第2回　「社会調査データから現代社会を読み解く」（総合情報学部　松本渉）
  第3回　「見えないものを測る〜心の数値化〜」（人間健康学部　森田亜矢子）
  第4回　「AI・データサイエンスと法律の対応：自動運転と法、資本市場の高頻度取引、健康増進型保険を中心に」（法学部　原弘明）
  第5回　「漢文データの利用と自動解析」（文学部　二階堂善弘）
  第6回　「データサイエンスにおける時系列データの役割について」（経済学部　片山直也）
  第7回　「無数に存在する解の中から最適な解を見つけ出す」（商学部　村上啓介）
  第8回　「スポーツ・健康科学を支えるデータサイエンス」（人間健康学部　佐野加奈絵）
  第9回　「政策のためのデータ・データのための政策」（政策創造学部　岡本哲和）
  第10回　「外国語学習・教育とAI・データサイエンス」  （外国語学部　水本篤）
  第11回　「シミュレーションで，成り行きの未来から選択する未来へ  」  （非常勤講師　村田忠彦）
  第12回　「データ・AIを安全に活用するために：データ保護およびデータ・AI利活用における留意事項」（社会安全学部　河野和宏）
  第13回　「都市環境とAI・データサイエンス」  （環境都市工学部　安室喜弘）
  第14回　「化学におけるAI・データサイエンス」（化学生命工学部　藤本和士）
  第15回　「センサー技術を使った人の行動データの収集と活用、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。
なお、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ので注意すること。

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