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シラバス参照/View Syllabus

授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る/Return to the Course List 2024/08/29 現在/As of 2024/08/29

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
自然?環境?人間2(教養としてのデータサイエンス)/NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY2(DATA SCIENCE AS THE LIBERAL ARTS)
開講所属
/Course Offered by
大学全カリ総合科目/
ターム?学期
/Term?Semester
2024年度/2024 Academic Year  春学期/SPRING SEMESTER
曜限
/Day, Period
月2/Mon 2
開講区分
/semester offered
春学期/Spring
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2,3,4
主担当教員
/Main Instructor
和田 一郎
遠隔授業科目
/Online Course

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
和田 一郎 言語文化学科/INTERDISCIPLINARY STUDIES
授業の目的?内容
/Course Objectives
本講義では、第4次産業革命と言われ大きく社会を変えているデータサイエンスについての基礎的理解を目標とする。AIやDXについて、その概念や活用例を学ぶとともに、データサイエンスがもたらす社会的価値や、データサイエンスの技術が普及した社会における課題など、多面的に学べる機会を提供したい。
授業の形式?方法と履修上の注意
/Teaching method and Attention the course
1.お知らせ、資料配信、課題の提出等はmanabaを利用する。
2.本授業は基本的に対面で実施する。授業内容によってオンライン/オンデマンドで実施することもある。
3. 講義も双方向的で能動的な参加がもとめられる。

初回授業の概要については第1回目授業の2日前までにmanabaで提示するので、必ず確認すること。
事前?事後学修の内容
/Before After Study
目安:事前学修2時間、事後学修2時間(各回の詳細は「授業計画詳細情報」を確認すること)
テキスト1
/Textbooks1
書籍名
/Title
特になし(講義中に紹介します)
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
テキスト2
/Textbooks2
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
テキスト3
/Textbooks3
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等1
/References1
書籍名/???名
/Title
特になし(講義中に紹介します)
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等2
/References2
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等3
/References3
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
評価方法
/Evaluation
授業中の問題解答50%、学期最後の演習(またはテスト)50%により評価する。
関連科目
/Related Subjects
数理データサイエンス
備考
/Notes
データサイエンス全般のリテラシー科目として、学生がデータサイエンスに関連する課題に対する認識を深めるとともに、基礎的な知識の習得を図る。
到達目標
/Learning Goal
自然、環境、人間に関する学問分野について、副題に示したテーマをもとに、21世紀型市民としてふさわしい実践的な知識を習得し、今後の複雑な国内および国際情勢に対処していく方法について、論理的かつ創造的思考を持って対応できるようにする。

/Time
授業計画(主題の設定)
/Class schedule
授業の内容
/Contents of class
事前?事後学修の内容
/Before After Study
1 はじめに/社会で起きている変化 授業内容全体の説明
ビッグデータ
第4次産業革命
シンギュラリティ
2 社会で活用されているデータ データの種類
データの所有者
構造化/非構造化データ
問題の予習
提出した課題の確認?復習
3 データとAIの活用領域 事業活動における活用 問題の予習
提出した課題の確認?復習
4 データ?AI利活用のための技術 予測
グルーピングとクラスタリング
データ可視化?人工知能
問題の予習
提出した課題の確認?復習
5 データ?AI活用の現場 意思決定
自動化
組織的考慮点
問題の予習
提出した課題の確認?復習
6 データ?AI利活用の最新動向 ビジネスモデル
活用例
問題の予習
提出した課題の確認?復習
7 データリテラシー①/データを読む データの種類や性質
統計学
問題の予習
提出した課題の確認?復習
8 データリテラシー②/データを説明する 表現方法
可視化
インフォグラフィック
問題の予習
提出した課題の確認?復習
9 データリテラシー③/データを扱う データ解析ツール
利用データ
問題の予習
提出した課題の確認?復習
10 データリテラシー④/留意事項 ELSI?GDPR
倫理規範
セキュリティとプライバシー
問題の予習
提出した課題の確認?復習
11 データサイエンス社会の新たな課題 データサイエンスの限界
問題の予習
提出した課題の確認?復習
12 ゲスト講師による事例紹介 事例検討
13 ゲスト講師による事例紹介 事例検討
14 まとめ 期末課題(テスト)等については後日連絡

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