オンラインプログラミング環境• AI活⽤機械学習プログラミング演習ではオンラインプログラミング環境を提供しており、プログラミングを簡単にご体験いただけます。
※AI活⽤⼊⾨・AI活⽤アプリケーションデザイン⼊⾨・AI活⽤データサイエンス⼊⾨では提供していません。
• オンラインプログラミング環境には、下記制約があります。ご了承の上お申し込みください。
オンラインプログラミング環境画⾯イメージ【制約】• オンラインプログラミング環境は、同時アクセス数に上限があり、アクセスが集中するとコードを実⾏できないことがあります※アクセス上限数は受講者数等の状況に応じて変更することがあります• 負荷の⾼いコード（過度に⾏数の⻑いものやループなど）を実⾏すると、アクセス数に満たない場合も実⾏できないことがあります
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授業名
担当教授
授業⽬的

到達⽬標

授業の概要・背景回講義タイトル

ＡＩ活⽤機械学習プログラミング演習
⺒波 弘佳（MIWA HIROYOSHI）,岩森 俊哉（IWAMORI TOSHIYA）
AIの基盤技術である機械学習・深層学習に関する基礎的な知識を修得し、それらの実装のために必要なPythonを⽤いた基礎的なプログラミングスキルを修得することを⽬的とする。
・機械学習・深層学習に関する基礎的な仕組みを理解し、説明できるようになる。
・Pythonを使って簡単なデータ解析ができるようになる。
・Pythonを使った機械学習・深層学習のプログラムを理解し、簡単なアルゴリズムの編集ができるようになる。
機械学習や深層学習の仕組みを学ぶ。さらに、プログラミング⾔語Pythonの基礎を学んで、機械学習や深層学習に関するプログラミングを⾏う。
講義内容

Pythonの概要を理解する。
1 Pythonの概要と基本構⽂Pythonを学習する理由を理解する。
Pythonの基本構⽂を理解する
NumPyによる数値計算とNumPyに関する理解を深め、数値計算処理ができるようになる。
2
Matplotlibによる可視化
Matplotlibに関する理解を深め、データの可視化ができるようになる。
Pandasの概要とデータ読み込 Pandasに関する理解を深め、簡単な操作ができるようになる。
3
みテキスト、HTML、Excelの3種類のデータ形式からPythonでのデータの読み込み⽅を習得する。
データ加⼯に関する以下の5つについて理解する。
データ解析の基礎1（データ加4
1. データの結合と連結 2. ピボットテーブルの作成 3. 重複データ処理 4. ⽋損値、外れ値の処理
⼯）
5. クロス集計処理
データ解析の基礎2（データの Seabornを使って以下の5つのグラフを作成できるようになる。
5可視化）
1. ヒストグラム 2. 散布図 3. 棒グラフ 4. 折れ線グラフ 5. ヒートマップ
6 データ解析実践
サンプルデータを⽤いて、データ解析ができるようになる。
機械学習１（機械学習概論 教師あり学習と教師なし学習の違いについて理解し、説明できるようになる。と線形回帰）
教師あり学習の理解を深めるため、線形回帰について理解し、説明できるようになる。
機械学習２（ロジスティック回 教師あり学習の理解を深めるため、ロジスティック回帰(分類予測)について理解し、説明できるようにな
8帰）る。
機械学習３（SVM，サポート 教師あり学習(分類予測)の主要アルゴリズムの⼀つとして、SVM(サポートベクターマシン)について理
9ベクターマシン）解し、説明できるようになる。
深層学習１（ニューラルネット10
深層学習の原理を理解するため、ニューラルネットワークの概要を理解する。
ワークの仕組み概論）
深層学習２（ニューラルネット ニューラルネットワークの学習⽅法の1つとして、誤差伝搬法について理解を深める。
11ワークの学習）
ニューラルネットワークの種類(CNN、RNN/LSTM)の概要や実装のためのライブラリを理解する。
深層学習３（Pythonによる CNNが、Pythonではどのように実装されているのかを、サンプルコードを⾒ながら学習する。また、企業
12CNNの実装）活動への適⽤事例も合わせて紹介し、実務への理解を深める。
深層学習４（Pythonによる RNN/LSTMが、Pythonではどのように実装されているのかを、サンプルコードを⾒ながら学習する。ま13
RNNおよびLSTMの実装）
た、企業活動への適⽤事例も合わせて紹介し、実務への理解を深める。
14 総合演習
本講義で学習した内容を⼗分に習得していることを確認する。
7

AI活⽤⼈材育成プログラム（バーチャルラーニング版）_ルーブリック
ルーブリック 10科⽬マッピング
AI活⽤⼊⾨アプリケーションデザイン⼊⾨
データサイエンス⼊⾨
Webアプリケーションプログラミング演習
機械学習プログラミング演習
科⽬名UI/UXデザインプログラミング演習
AI活⽤アプリケーションデザイン実践演習
AI活⽤データサイエンス実践演習
AI活⽤発展演習Ⅰ
AI活⽤発展演習Ⅱ

レベル定義
AI活⽤⼈材のスキル

AIスキル

AIスキル

プロジェクトマネジメントスキル

1

2

3

4

基礎知識を有する基本的な知識・技術を有する上位者の補佐ありで作業可能

実践的な知識・技術を有する上位者の指⽰を仰ぎ作業可能

発展的な知識・技術を有する
独⼒で業務を遂⾏できる【AI活⽤⼊⾨】
様々な事例を踏まえ、AIを活⽤して課題を解決するための基本的な考え⽅を理解している。
AI技術やAPIの基礎を理解し、AIアプリケーションを利⽤できる。

【アプリケーションデザイン⼊⾨】
様々な分野におけるAI活⽤事例において、それらが技術的にどのように実現されているかを理解しており、AIを 【アプリケーションデザイン実践演習】
活⽤して課題を解決するための考え⽅を理解している。 課題解決のために、⾃然⾔語処理・⾳声認識・画像/
⾃然⾔語処理、⾳声認識、画像/動画解析といったAI 動画解析などのAPIを適切に⽤いてAIアプリケーション技術、及びAI機能を利⽤するためのAPIを理解してお 開発ができる。
り、APIを⽤いた基本的なAIアプリケーションを開発できる。

システム設計の基礎を理解している。

様々な事例を踏まえ、システム設計の⽅法を理解している。

チームメンバーとのコミュニケーション・ディスカッションの重要性を理解し、顧客にとって適切なソリューションをチームとして導き出すことができる。

【発展演習I】
課題解決に有効なAPIを選定し、様々なAPIなどを組み合わせたプログラミングを⾏って、AIアプリケーション開発ができる。

【発展演習II】
課題解決に有効なAPIを選定し、様々なAPIなどを組み合わせたプログラミングを⾏って、⾼度なAIアプリケーション開発ができる。

チームビルディング能⼒を発揮し、スケジュール計画、役 チームビルディング能⼒を発揮し、スケジュール計画、役割分担等、協⼒してプロジェクトを遂⾏することができ割分担等、協⼒して⾼度なプロジェクトを遂⾏することる。
ができる。
課題発⾒・分析~アプリケーション開発~ソリューション 課題発⾒・分析~アプリケーション開発~ソリューション
提⾔といったプロジェクトの⼀連のプロセスを、チームで実 提⾔といったプロジェクトの⼀連のプロセスを、チームで実施することができる。
施することができる。

Node-REDを⽤いて、画像・⾳声・⾔語処理などのアプリケーション開発ができる。

AI活⽤スキルITスキル【Webアプリケーションプログラミング演習】
Javaを⽤いたWebアプリケーションを開発できる。

プログラミングスキル

データサイエンス
スキル

ビジネススキル

統計解析スキル（データ分析⼿法）統計解析スキル（数学・統計知識）
ビジネス基礎スキル（業務知識）

インダストリスキル（業界知識）※対象外

ビジュアルプログラミング⾔語Node-REDの基礎を理解している。

Node-REDを⽤いて、画像・⾳声・⾔語処理などの基本的なアプリケーション開発ができる。

AIスキルも組み合わせ、Node-RED, Java, Python, AIスキルも組み合わせ、Node-RED, Java, Python,HTML, CSS, JavaScript等などを複合的に⽤いて、 HTML, CSS, JavaScript等などを複合的に⽤いて、【機械学習プログラミング演習】
適切なUI/UXの⾼度なアプリケーションを開発できる。
適切なUI/UXのアプリケーションを開発できる。
Pythonを⽤いた機械学習や深層学習のプログラミングができる。

【UI/UXデザインプログラミング演習】
ユーザにとって使いやすいUI/UXを設計でき、HTML,CSS, JavaScript等を使ってUIデザインを開発できる。
【データサイエンス実践演習】
データ分析⼿法の基礎を理解し、R/R Studioを使って 【データサイエンス⼊⾨】
RやSPSSを使って、実践的なデータに対して深い分析
SPSSを使って実践的なデータ分析を実施することがで基本的なデータ分析ができる。
R/R Studioを使ってデータ分析ができる。
を実施することができる。
きる。
データ分析や統計に関する数学的な基礎を理解してい データ分析や統計に関する様々なアルゴリズムを理解し データ分析や統計に関する数学的知識やアルゴリズムをデータ分析や統計に関する数学的知識やアルゴリズムをる。ている。
応⽤できる。
実践的な対象に応⽤できる。
ストーリー構造化⼿法や、プレゼンテーション資料作成
顧客とコミュニケーションを取り、データサイエンススキルも顧客とコミュニケーションを取り、問題を論理的思考と構⼿法を活⽤し、データ分析結果を適切に顧客に伝達す
あわせ、データ分析・論理的思考・構造化を組み合わ
ロジカルシンキング、ラテラルシンキング、フレームワークを造化によって的確に捉えることができる。
ることができる。
せて問題を的確に捉えることができる。
ロジカルシンキングなどの思考法の基礎を理解している。 理解し、これらを⽤いて課題を発⾒し、解決の⽅向性
また、デザインシンキングを実施し、顧客視点に⽴ったソAIを活⽤したイノベーティブな提案を⾏うためのデザイン
また、デザインシンキングを実施し、顧客視点に⽴った⾼の⾒当をつけることができる。
リューションの提案や、プレゼンテーションを実施することがシンキングプロセスを理解しており、提案作成を実施でき度なソリューションの提案や、プレゼンテーションを実施すできる。
る。
ることができる。