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
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| 授業開講年度 Year of Class |
2024年度
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| 授業形態 Course Mode |
講義(遠隔授業)
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| 授業名称 Class Name |
MGAID101AI･ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門
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| テーマ Theme |
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| 科目名 Name of Subject |
MGAID101AI･ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門
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英字科目名
English Name of Subject |
MGAID101Introduction to AI and Data Science
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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
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知識・理解
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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
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◎
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| 汎用的技能
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多面的思考・判断力、コミュニケーション力
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〇
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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課題発見力
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〇
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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解決策提示力、社会参画による他者貢献
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〇
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| 科目単位数 Credit |
2
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| 履修期 Term |
春学期
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| 教員氏名 Name of Teacher |
永田 毅
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| 開講キャンパス Campus |
横浜
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| 曜時 Day and Period |
集中(春学期)
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| 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。
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| 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。
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| 授業言語 Language |
日本語
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| 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
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授業計画
Daily Class Schedule
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【第1回】
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授業内容
Content/Topic
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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）
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予習内容
Preparation for Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第2回】
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授業内容
Content/Topic
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コンピュータサイエンスの歴史とこれからの社会
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予習内容
Preparation for Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第3回】
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授業内容
Content/Topic
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統計学入門①：確率分布、相関、標本調査
社会におけるAI利活用①：AIの適用事例
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予習内容
Preparation for Class
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確率分布、相関、標本調査について調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第4回】
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授業内容
Content/Topic
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統計学入門②：相関行列、統計的検定、主成分分析
社会におけるAI利活用②：新しいビジネスモデル、データ種類
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予習内容
Preparation for Class
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相関行列、統計的検定、主成分分析について調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第5回】
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授業内容
Content/Topic
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統計学入門③：ベイズ推定
社会におけるAI利活用③：事業活動における利活用の広がり
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予習内容
Preparation for Class
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ベイズ推定について調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第6回】
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授業内容
Content/Topic
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機械学習入門①：教師なし学習, 教師あり学習
社会におけるAI利活用④：構造化データ, 非構造化データ, ChatGPT
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予習内容
Preparation for Class
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教師なし学習, 教師あり学習, ChatGPTについて調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第7回】
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授業内容
Content/Topic
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機械学習入門②：回帰,クラスタリング,最適化
社会におけるAI利活用⑤：シミュレーション, データ同化
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予習内容
Preparation for Class
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回帰,クラスタリング,最適化について調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第8回】
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授業内容
Content/Topic
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機械学習入門③：パターン認識, AIとは
社会におけるAI利活用⑥： データ可視化、目的ごとの活用の広がり
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予習内容
Preparation for Class
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パターン認識, データ同化について調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第9回】
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授業内容
Content/Topic
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社会におけるデータ・AI利活用⑦：意思決定, 自動化
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予習内容
Preparation for Class
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AIを利用した自動化について調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第10回】
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授業内容
Content/Topic
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社会におけるデータ・AI利活用⑧：最新技術の活用事例, 知的システム(AI)の可能性と限界
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予習内容
Preparation for Class
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ゲーデルの不完全性定理について調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第11回】
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授業内容
Content/Topic
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データリテラシー①：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
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予習内容
Preparation for Class
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データ収集の課題や必要な前処理について調べておく。。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第12回】
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授業内容
Content/Topic
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データリテラシー②：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
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予習内容
Preparation for Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第13回】
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授業内容
Content/Topic
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データリテラシー③：表計算ソフト（Excel）によるデータ集計と可視化
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予習内容
Preparation for Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第14回】
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授業内容
Content/Topic
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AIに求められる倫理
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予習内容
Preparation for Class
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AIの倫理的な問題について調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaのアンケートに回答し、授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第15回】
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授業内容
Content/Topic
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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
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予習内容
Preparation for Class
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AIを社会実装する際の問題、課題について調べておく。。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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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。
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目安時間
Hours
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2 時間
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授業に関する注意事項
Remarks for Class |
本講義はオンデマンド形式で行われる。本講義は、文系の学生向けに、数学や統計が不得意でも理解できるように配慮されている。数式は極力使わないので、数学的な知識は不要である。小テストや課題を含む予習・復習内容についてはmanabaで随時指示するので、常にmanabaをチェックすること。なお、動画教材は決まった曜日にアップロードされ、アンケートは公開後1週間以内に回答すること。小テストは5回あり、特に第5回は配点が大きいため、manabaで指示されるテスト受験期間には十分注意すること。本講義を効果的に履修するため、マスワークス社のMatlabとMicrosoft Office（Excel）をインストールしたPCを用意しておくことを推奨する（MatlabとMicrosoft Officeは、本学での学生は無料でインストールすることができる）。
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| 教科書 Texts |
特に使用しない。教材資料はmanabaに随時アップロードする。
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| 参考書 Reference Books |
北川源四郎、竹村彰通 （編）、教養としてのデータサイエンス、講談社
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課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method |
授業時間外にmanabaで行う
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課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method Content |
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成績評価の基準
Evaluation Criteria |
授業への参加度（クリッカーを用いた双方向授業に対するレスポンス） 10%、授業内小テスト 90%
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| 関連URL Related URL |
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| 備考 Notes |
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| 添付ファイルの注意事項 Notice |
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| 更新日時 Date of Update |
2024年02月07日 15時28分07秒
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