| 科目名 | AIリテラシーⅠ |
|---|---|
| 科目区分 | 専門共通科目 |
| 種別 | 講義 |
| 配当年次 | 1年 |
| 配当学期 | 前期 |
| 授業時間数 | 30 |
| 単位数 | 2 |
| 実務経験がある教員による授業科目 |
実務経験の概要: IT起業において小売・物流系のシステム設計・開発・運用の後、起業しコンサルティングとアプリケーション開発に従事。 実務経験と授業の関係: |
| 授業概要 | IT分野では、急速に発達するAIの理解と活用が不可欠となっている。 この授業では、AI利用者としてのリテラシー習得を目標とし、AI技術の基礎理論および具体的なシステム・サービスの利用方法を習得する。 |
| 到達目標 | AI利用者としての基礎知識と基礎利用スキルを習得する。 |
| 目標資格等 | |
| 評価方法 | 知識：小テスト 0%
知識：定期試験 30% 技能：日常演習 30% 技能：課題提出 40% |
| 評価の詳細: | |
| 準備学習、他科目との関連 | |
| 教科書・教材 | ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎,近代科学社 |
| AI利用について | 利用可 |
| AI利用の詳細 | |
| 授業計画 | 1回あたりの時間数 2時間 |
| 第1回 社会で起きている変化 ・AIを学ぶ必要性 | |
| 第2回 生成AIと社会 | |
| 第3回 データの情報デザイン | |
| 第4回 社会で活用されるデータ | |
| 第5回 データ分析の基礎 | |
| 第6回 データを比較する | |
| 第7回 データ間の関係を分析する | |
| 第8回 データ収集とサンプリング | |
| 第9回 データ収集と利活用 | |
| 第10回 AIにできること、できないこと | |
| 第11回 AI・データサイエンスの社会利用 | |
| 第12回 機械学習の基礎 | |
| 第13回 ディープラーニングとその利用 | |
| 第14回 AIシステムの利用 | |
| 第15回 期末課題 |