授業科目名

プログラミング基礎

英文名

Fundamentals of Programming

科目区分

学部共通科目 - 情報科目

職名

准教授

担当教員名

河野

学部

現代社会学部

学科

現代社会学科

曜日

月曜日

時限

2限目

開講時期

2年前期

授業の方法

講義

必修・選択

選択

単位数

2単位

授業の概要

現在最もポピュラーなプログラミング言語「Python」を利用して、プログラミングの基礎を学ぶ。Pythonの基本文法ならびに繰り返し・条件分岐などの制御構造を駆使して、簡単なアルゴリズムを実装する。また、拡張モジュールを利用してグラ
フィカルなインターフェイスの実装方法についても学ぶ。受講者はこれまでプログラミングの経験がない未経験者を想定している。本講義ではPCを利用する。本講義は「数理・データサイエンス・AI教育プログラム
応用基礎レベル」の修了に必要な必修単位である。（担当教員：企業での実務経験あり）

キーワード①プログラミング

科目コード②データ構造③アルゴリズム

G1402L04

信④Python⑤①Pyrhonの基本的なコマンドを使ってプログラミングできる（60%）②Pythonを利用してグラフィック操作ができる（20%）

到達目標③クラスとオブジェクトについて説明できる（20%）

ディプロマポリシー

3.スペシャリストとしての能力（専門性の向上）

カリキュラムポリシー⑥幅広く多様な専門知識の修得③キャリア・実務能力の向上

キー・コンピテンシー（重視する能力）
コミュニケーション力

協働力

課題解決力

人間理解力

教育支援力

地域ﾌｨｰﾙﾄﾞ
ﾜｰｸ

授業外学修指導・
自主活動◎
教授方法（授業方法）
知識教授型
○

対話型授業

演習・反復型授業◎

グループ演習授業計画
回数

授業内容 詳細

標準時間

ガイダンス
プログラミング言語とは／プログラミング言語の選び方／プログラミングに必要な環境

第1回【予習】シラバスを読んでおくこと

30分【復習】教科書第1章を見直しておくこと

30分

Pythonのインストール

第2回【予習】教科書第2章を読んでおくこと

60分【復習】Pythonのインタラクティブモードでいろいろ試してみること

60分

Pythonでプログラムを書くときのルール1

第3回【予習】教科書第3章1〜4までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

Pythonでプログラムを書くときのルール2

第4回【予習】教科書第3章5〜9までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

プログラムを構成する基本的な機能1

第5回【予習】教科書第4章1〜4までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

プログラムを構成する基本的な機能2

第6回【予習】教科書第4章5〜7までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

数当てゲームを作ってみよう1

第7回【予習】教科書第5章1〜3までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

数当てゲームを作ってみよう2

第8回【予習】教科書第5章4〜5までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

数当てゲームをグラフィカルにしよう1

第9回【予習】教科書第6章1〜3までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

数当てゲームをグラフィカルにしよう2

第10回【予習】教科書第6章4〜6までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

クラスとオブジェクト1

第11回【予習】教科書第7章1〜3までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

クラスとオブジェクト2

第12回【予習】教科書第7章4〜6までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

クラスとオブジェクト3

第13回【予習】教科書第6章7〜9までを読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

ソートアルゴリズムを体験してみよう

第14回【予習】1年後期に受講した情報科学概論の第4回「プログラム・アルゴリズムとデータ構造」の資料を読んでおくこと

60分【復習】講義中に書いたプログラムを、数字・文字を変えて試してみること

60分

まとめとレポート課題

第15回

第16回

【予習】これまで講義中に作成したプログラムを動かしてみること

60分【復習】レポート課題のプログラムを作成し、提出すること

180分

【予習】

【復習】

評価方法

講義期間中の課題提出（50%）＋期末レポート（50%）
なお評価する基準は、「富山国際大学成績評価基準」にしたがって評価する。

使用資料＜テキスト＞

大澤文孝著：「いちばんやさしいPython入門教室」、ソーテック社、2,280円＋税

授業外学修等Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

授業外質問方法

いつでもどうぞオフィス・アワー

月曜5限

使用資料
＜参考図書＞

山田 祥寛著：「独習Python」、翔泳社
オンライン学習サイト「Progate」

授業科目名情報社会と情報倫理

英文名Information Society and Information Ethics

科目区分

経営情報専攻科目 - データサイエンス

職名

教授

担当教員名

新森

学部

現代社会学部

学科

現代社会学科

曜日

月曜日

時限

1限目

開講時期

2年後期

授業の方法

講義

必修・選択

選択

単位数

2単位

授業の概要

政府が2021年度から推進する「第6期科学技術・イノベーション基本計画」では、第5期基本計画で提起された「Society 5.0」の具体化が宣言されている。これは、「『狩猟社会』『農耕社会』『工業社会』『情報社会』に続く、人類史上5番目の新しい社会」として定義されているものである。「サイバー空間とフィジカル空間（現実社会）が高度に融合した『超スマート社会』」の実現が目指されている。
情報化やデジタル化は、業務の効率化や生産性の向上を実現し、産業振興・二酸化炭素排出量削減・高齢化対策などの社会的課題の解決にも資することが期待される。その一方で、秘密情報・個人情報の漏洩と拡散、情報の捏造と拡散（フェイク
ニュース等）、SNSを使った事件（いじめ、犯罪等）などの新たな問題や課題も生まれている。「Society 5.0」時代の社会人
は、これらの知識に加えて、情報セキュリティや知的財産権についての基本知識を身に着けておくことも必要となる。
この授業では、「Society
5.0」の内容と意義を理解するとともに、新たに生じている問題や課題とその対策について考察・議論する。
（担当教員： 企業での実務経験あり）

キーワード①情報セキュリティ

科目コード②個人情報保護昭宏④デジタルトランスフ③知的財産権G4602L01⑤データ駆動社会

情報セキュリティ、秘密情報保護・個人情報保護、知的財産権の基本事項を説明できる。（40%)

SNS、電子商取引、電子政府、電子決済、デジタルトランスフォーメーション(DX）、データ駆動社会の基本事項を説明できる。（30%)

到達目標

情報化やデジタル化の進展にともなって生じている問題や課題を理解し、その対策を考察・説明できる。（30%)

ディプロマポリシー

3.スペシャリストとしての能力（専門性の向上）

カリキュラムポリシー⑨経営情報に関する専門性の向上③キャリア・実務能力の向上

キー・コンピテンシー（重視する能力）
コミュニケーション力

協働力

課題解決力

○

人間理解力

教育支援力

地域ﾌｨｰﾙﾄﾞ
ﾜｰｸ

授業外学修指導・
自主活動◎
教授方法（授業方法）

知識教授型

対話型授業

◎

○

演習・反復型授業

グループ演習授業計画
回数

授業内容 詳細

標準時間

ガイダンス。「Society 5.0」について（歴史と背景、概要）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料：情報社会と情報倫理-第1回

第1回【予習】シラバスを読むこと。「Society 5.0」についてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

情報セキュリティ（概念、事例、法律）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料：情報社会と情報倫理-第2回

第2回【予習】情報セキュリティについてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

情報セキュリティ（共通鍵暗号、公開鍵暗号、マルウエア、スパム、DoS攻撃）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理−第3回

第3回【予習】共通鍵暗号、公開鍵暗号、マルウエア、DoS攻撃のうち1つを選んでインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

知的財産権（特許権、意匠権、商標権）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第4回

第4回【予習】特許庁のホームページの特許権、意匠権、商標権に関する説明を読んでおくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

知的財産権（著作権）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第5回

第5回【予習】文化庁のホームページの著作権に関する説明を読んでおくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

視覚障碍者と情報技術（外部講師による授業）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第6回
説明資料： 視覚障碍者のことを知ろう

第6回【予習】視覚障碍者が社会参加するためにはどのようにすれば良いかについて調査し、考察しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

秘密情報保護、個人情報保護(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第7回

第7回【予習】営業秘密、または個人情報のいずれかについてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

SNS（概要、メリット、課題）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料：情報社会と情報倫理-第8回

第8回【予習】SNSについてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

電子商取引（概要、メリット、課題）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第9回

第9回【予習】電子商取引についてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

クラウドサービス（概要、メリット、課題）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第10回

第10回【予習】クラウドサービスについてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

電子政府・電子自治体（概要、メリット、課題）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第11回

第11回【予習】電子政府・電子自治体についてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

電子決済・電子マネー（概要、メリット、課題）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第12回

第12回【予習】電子決済・電子マネーについてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

デジタルトランスフォーメーション（DX）(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第13回

第13回【予習】デジタルトランスフォーメーション（DX）についてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

データ駆動型社会、人工知能（AI）の活用(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第14回 .pdf

第14回【予習】人工知能に関する最近の話題についてインターネットで調べ、その概要を把握しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

30分

データ・人工知能（AI）利活用における留意事項(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 情報社会と情報倫理-第15回.pdf

第15回

第16回

【予習】これまでの授業資料を確認しておくこと

30分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すこと。期末試験に向けた学習を行うこと。
なお、理解度を自己確認できるようにするため、これまで課したMicrosoft Formsを使った小テストを繰り返し実施できるようにする。

30分

【予習】

30分

【復習】

30分

評価方法

期末試験（60%）、各回の課題レポート（40%）にて評価する。
「富山国際大学成績評価基準」に従って評価する。
①人間性：10%

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)②社会性：10%③専門性：80%

使用資料＜参考図書＞

・内閣府ホームページ（https://www8.cao.
go.jp/cstp/society5̲0/index.html）

使用資料＜テキスト＞

都度、資料を配布する。

授業外学修等

毎回何らかの課題を課す。提出された課題のうちフィードバックが必要なものは、次回の授業でフィードバックを行う。
日頃から新聞記事、テレビ番組などで、情報セキュリティ、秘密情報・個人情報保護、知的財産権、電子政府、デジタルト
ランスフォーメーションなどの情報収集をすること。

授業外質問方法

メールまたはオフィス・アワーで対応。

オフィス・アワー

月曜日2限

授業科目名人工知能とその活用

英文名

Articial Intelligence and its Practical Application

科目区分

学部共通科目 - 情報科目

職名

教授

担当教員名

新森

学部

現代社会学部

学科

現代社会学科

曜日

木曜日

時限

2限目

開講時期

2年後期

授業の方法

講義

必修・選択

選択

単位数

2単位

科目コード

G1402P03

昭宏

画像認識・機械翻訳・対話ロボットなど、人工知能（AI: Artificial Intelligence）を活用した製品やサービスが広く使われ始めている。これらの成果は、1950年代からの長い歴史を持つ研究の積み重ねによってもたらされたものである。現在も多くの研究課題があり、継続して研究開発が勧められている。それと並行して、製造・流通・金融・医療・農業・水産業など多くの産業分野への応用展開も進められている。この授業では、人工知能の基礎概念を学び、技術動向と活用状況についての理解を深める。
（担当教員： 企業での実務経験あり）

授業の概要＜注意＞本授業では、スマートフォン、またはタブレット端末、またはPCを利用して、小テストや課題を行うため、いずれかを毎回持参すること。

キーワード①アルゴリズム②探索③論理と推論④機械学習⑤データサイエンス

人工知能技術の基礎概念を説明できる。（40%)

人工知能技術の活用状況を説明できる。（40%)

到達目標

人工知能の活用について、自らアイディアを出すことができる。（20%)

ディプロマポリシー

3.スペシャリストとしての能力（専門性の向上）

カリキュラムポリシー⑨経営情報に関する専門性の向上③キャリア・実務能力の向上

キー・コンピテンシー（重視する能力）
コミュニケーション力

協働力

課題解決力

○

○

◎

人間理解力

教育支援力

地域ﾌｨｰﾙﾄﾞ
ﾜｰｸ

授業外学修指導・
自主活動

教授方法（授業方法）
知識教授型

対話型授業

◎

○

演習・反復型授業

グループ演習授業計画
回数

授業内容 詳細

標準時間

ガイダンス。人工知能をめぐる最近の話題と、人工知能の概要(1)(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料：人工知能とその活用-第1回

第1回【予習】シラバスを読むこと。人工知能に関する新聞記事やTVニュースを見ておくこと。

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

人工知能の概要(2)、人工知能の歴史と課題(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 人工知能とその活用-第2回

第2回【予習】人工知能についてインターネットで調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

人工知能の基礎：アルゴリズム(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 人工知能とその活用-第3回

第3回【予習】「ユークリッドの互除法」について調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

人工知能の基礎：探索、ゲーム(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 人工知能とその活用-第4回

第4回【予習】深さ優先探索と幅優先探索についてインターネットで調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

人工知能の基礎：論理と推論(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 人工知能とその活用-第5回

第5回【予習】三段論法についてインターネットで調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

社会におけるデータ・AI利活用 - 社会で起きている変化(1)(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料1： 人工知能とその活用-第6回-pre

第6回【予習】「データ駆動」という言葉についてインターネットで調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

社会におけるデータ・AI利活用 - 社会で起きている変化(2)(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料1： 人工知能とその活用-第7回
説明資料2： 1-1̲literacy̲level̲note̲mod̲gensha

第7回【予習】データサイエンスについてインターネットで調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

社会におけるデータ・AI利活用 - 社会で活用されているデータ(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料1： 1-2̲literacy̲level̲note̲mod説明資料2： 小テストと課題

第8回【予習】「機械学習」についてインターネットで調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

社会におけるデータ・AI利活用 - データ・AI利活用のための技術(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料1： 1-3̲データ・AIの活用領域
説明資料2： 1-4̲データ・AI利活用のための技術
説明資料3： 小テストと課題

第9回【予習】「構造化データ」「非構造化データ」という用語についてインターネットで調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

社会におけるデータ・AI利活用 - データ・AI利活用の現場、データ・AI利活用の最新動向(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料1: 1-5̲データ・AI利活用の現場
説明資料2: 1-6̲データ・AI利活用の最新動向
小テストと課題: 人工知能とその活用-第10回-小テストと課題

第10回【予習】データ・AIが活用されている領域についてインターネットで調べておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

データリテラシー - データを読む(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 2-1̲データを読む
説明資料： 人工知能とその活用-第11回-小テストと課題
データ： 賃貸マンションデータ.xlsx

第11回【予習】高校までで習った「基本統計量」について復習しておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分

データリテラシー - データを説明する(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 2-1̲データを読む-補足
説明資料： 2-2̲データを説明する
説明資料： 2-3̲データを扱う

第12回【予習】高校の教科書またはインターネットで「ヒストグラム、散布図」について調べておくこと

45分
小テストと課題： 人工知能とその活用-第12回-小テストと課題【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。

45分
データ： 各国労働時間・支店別売上.xlsx

データリテラシー - データを扱う(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 2-3̲データを扱う̲Excel演習
説明資料： ICT3-3̲基本統計量・クロス集計表の作成-クロス集計表の作成
実習用データ： 【実習用データ】2016年静岡県浜松市の気温と天気-mod.xlsx

第13回【予習】Excelの使い方を復習しておくこと

45分
前回課題のフィードバック： 前回課題のフィードバック【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すとともに、課題レポートを提出すること。
小テストと課題： 人工知能とその活用-第13回-小テストと課題
データ： SSDSE-D-2021-総数.xlsx

45分

データ・AI利活用のための技術として、回帰分析と機械学習について学ぶ。
(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 人工知能とその活用-第14回.pdf
データ： 賃貸マンションデータ2.xlsx

第14回【予習】インターネットを使って、「回帰分析」と「機械学習」について調べておくこと

45分【復習】【復習】講義資料を再確認し、課題レポートを提出すること45分

データ・AI利活用における留意事項 - データを扱う上での留意事項(理解度を自己確認できるように、授業中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う）
説明資料： 人工知能とその活用-第15回

第15回

第16回

【予習】これまでの授業内容を復習しておくこと

45分【復習】授業で説明したスライドを再確認し、小テスト結果を見直すこと。期末試験に向けた学習を行うこと。
なお、理解度を自己確認できるようにするため、これまで課したMicrosoft Formsを使った小テストを繰り返し実施できるようにする。

45分

【予習】

【復習】

評価方法

期末試験（60%）、各回の課題レポート（40%）にて評価する。
「富山国際大学成績評価基準」に従って評価する。
①人間性：10%

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)②社会性：10%③専門性：80%

使用資料＜参考図書＞

・「人工知能は人間を超えるか」（松尾豊著, KADOKAWA, 2015）

使用資料＜テキスト＞

毎回、資料を配布する。

授業外学修等

毎回何らかの課題を課す。提出された課題のうちフィードバックが必要なものは、次回の授業でフィードバックを行う。
日頃から新聞記事、テレビ番組などで人工知能関連の情報収集をすること。

授業外質問方法

メールまたはオフィス・アワーで対応。

オフィス・アワー

月曜日2限

授業科目名

データサイエンス実践演習I

英文名Practical Seminar on Data Science I

科目区分

経営情報専攻科目 - データサイエンス

職名

准教授

担当教員名

河野

学部

現代社会学部

学科

現代社会学科

曜日

月曜日

時限

4限目

開講時期

2年後期

授業の方法

演習

必修・選択

選択

単位数

2単位

授業の概要

本講義では、PythonのNumpyやScikit-learnといったデータ解析用のプログラミングモジュールを利用してデータサイエンス
について学ぶ。データから関連性を抽出し現象の解明や要因の分析に役立つ知識を得たり、データに潜む関連性をもとに予測を行う方法について学習する。本講義ではPCを利用する。「データサイエンス基礎I・II」（旧科目名「情報統計学I・II」）、「プログラミングの基礎」を受講していることが望ましいが、必須ではない。本講義は「数理・データサイエンス・AI教育
プログラム」の修了に必要な選択単位である。（担当教員：企業での実務経験有り）

キーワード①データ分析

科目コード②モデリング③機械学習

G4602L02

信④Python⑤Scikit-learn①解析の目的や手持ちのデータに応じた、適切な解析手法を選択できる（30%）②Python（scikit-learn）を使ってデータ解析を実行できる（30%）

到達目標③実際のデータからモデルを作成し、結果を解釈できる（40%）

ディプロマポリシー

3.スペシャリストとしての能力（専門性の向上）

カリキュラムポリシー⑩専門性をさらに高める実習・演習

キー・コンピテンシー（重視する能力）
コミュニケーション力

協働力

課題解決力

人間理解力

教育支援力

地域ﾌｨｰﾙﾄﾞ
ﾜｰｸ

授業外学修指導・
自主活動◎
教授方法（授業方法）
知識教授型

対話型授業

演習・反復型授業○○◎

グループ演習授業計画
回数

授業内容 詳細

標準時間

ガイダンス、構造化データと非構造化データ、機械学習とScikit-learn【予習】シラバスを読んでおくこと

30分【復習】持っていない人はGoogleのアカウントを取得しておくこと。
教科書1章と2章を読んでおくこと。
ただし、2-2「scikit-learnのセットアップ」のPython、scikit-learn、関連モジュール等のインストールは不要（自分のPCで利用したい人はインストールしてもよい）
34ページからの Colaboratory を使えるようにしておくこと。
2-3「scikit-learnによる機械学習の基本的な実装」に関しては、コードを実行する必要はないが、解析の流れについて確認しておくこと。

30分

第1回

回帰ー回帰のアルゴリズム、線形回帰

第2回【予習】教科書3章
3,1 回帰のアルゴリズム
3.2 線形回帰の部分を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること

60分

回帰ー正則化、確率的勾配降下法

第3回【予習】教科書3章
3.3 線形回帰の正則化
3.4 線形回帰の確率的勾配降下法の部分を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること

60分

分類ー分類のアルゴリズム、ロジスティック回帰第4回【予習】教科書4章
4.1 分類のアルゴリズム
4.2 ロジスティック回帰の部分を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること

60分

回帰／分類ーサポートベクトルマシン

第5回【予習】教科書3章
3.5 線形サポートベクトル回帰
3.6 ガウスカーネルのサポートベクトル回帰
教科書4章
4.3 線形サポートベクトル分類
4.4 ガウスカーネルのサポートベクトル分類の部分を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること

60分

回帰／分類ーランダムフォレスト

第6回【予習】教科書3章
3.7 ランダムフォレスト回帰
教科書4章
4.5 ランダムフォレストの部分を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること60分

クラスタリング

第7回【予習】教科書第5章を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること

60分

次元削減

第8回

【予習】教科書第6章を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること60分

モデルの評価

第9回【予習】教科書第7章を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること60分

実データ分析ータイタニックの生存者予測

第10回【予習】教科書第8章
8.1 はじめに
8.2 ロジスティック回帰を活用したタイタニックの予測モデルの作成の部分を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること60分

実データ分析ー気温と消費の予測モデル

第11回【予習】教科書8章
8.3 ランダムフォレストを活用した気温分析と消費の予測モデルの作成の部分を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること60分

実データ分析ー映画のレコメンデーション

第12回【予習】教科書第8章
8.4 Collaborative filteringを活用したレコメンデーションモデル
8.5 MovieLensを使ったモデル作りの部分を読んでおくこと

60分【復習】わからなかった部分や実行できなかったコードを復習し、課題を提出すること60分

実データ分析（期末レポート課題）

第13回【予習】SIGNATE、Kaggleなどのデータ分析コンペティションのサイトに掲載されている課題を調べておくこと

60分【復習】期末レポートで取り組む課題について、データの概要について確認しておく

60分

実データ分析（期末レポート課題）

第14回【予習】選んだ課題の前処理方法、解析方法について考えておくこと

60分【復習】いくつかの方法を試して、より良い前処理法・解析法がないか検討する

60分

実データ分析（期末レポート課題）

第15回

第16回

【予習】前回までに作成したモデルを、より良いものにするための方法について考えておくこと

180分【復習】最終的に作成したモデルと予測結果についてまとめ、期末レポート課題として提出すること

180分

【予習】

【復習】

評価方法

講義期間中の課題提出（50%）＋期末レポート（50%）
なお評価する基準は、「富山国際大学成績評価基準」にしたがって評価する。

使用資料＜テキスト＞

scikit-learnデータ分析実装ハンドブック、
毛利拓也/北川廣野/澤田千代子/谷一徳、秀授業外学修等Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

授業外質問方法

いつでもどうそオフィス・アワー

月曜5限

使用資料
＜参考図書＞<a href="https://scikitlearn.org/stable/index.html"

授業科目名

データサイエンス実践演習Ⅱ

英文名

Practical Seminar on Data Science II

科目区分

経営情報専攻科目 - データサイエンス

職名

准教授

担当教員名

河野

学部

現代社会学部

学科

現代社会学科

曜日

水曜日

時限

1限目

開講時期

3年前期

授業の方法

演習

必修・選択

選択

単位数

2単位

授業の概要

本講義では、主にPythonのディープラーニング用プログラミングモジュールtensorflow/kras、Pythorchを利用してデータサ
イエンスについて学ぶ。本講義では非構造化データから関連性を抽出し現象の解明や要因の分析に役立つ知識を得たり、データに潜む関連性をもとに予測を行う方法について学習する。本講義ではPCを利用する。「データサイエンス基礎I・II」（
旧科目名「情報統計学I・II」）、「データサイエンス実践演習I」、「プログラミングの基礎」を受講していることが望まし
いが、必須ではない。本講義は「数理・データサイエンス・AI教育プログラム
応用基礎レベル」の修了に必要な選択単位である。（担当教員：企業での実務経験有り）

キーワード

①機械学習

科目コード

到達目標

②ディープラーニング

③画像解析

①

解析の目的や手持ちのデータに応じた、適切な解析手法を選択できる（30%）②

Web API を利用してデータの取得ができる（30%）③

取得したデータを解析して、結果を解釈して説明できる（40%）

ディプロマポリシー

3.スペシャリストとしての能力（専門性の向上）

カリキュラムポリシー⑩専門性をさらに高める実習・演習

G4603P03

信④テキストマイニング⑤API

キー・コンピテンシー（重視する能力）
コミュニケーション力

協働力

課題解決力

人間理解力

教育支援力

地域ﾌｨｰﾙﾄﾞ
ﾜｰｸ

授業外学修指導・
自主活動◎
教授方法（授業方法）
知識教授型

対話型授業

演習・反復型授業○○◎

グループ演習授業計画
回数

授業内容 詳細

標準時間

ガイダンス、Pythonの復習、構造化データと非構造化データ

第1回【予習】シラバスを読んでおくこと

30分【復習】持っていない人はGoogleのアカウントを取得しておくこと。

30分

MNIST数字認識プログラム

第2回【予習】TensorFlowチュートリアル「初心者のための TensorFlow 2.0 入門」を実行しておくこと
https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner

60分【復習】モデルやパラメータを変えて再度実行してみて、どのように結果が変わるか調べること

60分

転移学習：画像分類機の再トレーニング

第3回【予習】TensorFlowチュートリアル「画像分類器を再トレーニングする」を実行しておくこと
https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/tf2̲image̲retraining

60分【復習】モデルやパラメータを変えて再度実行してみて、どのように結果が変わるか調べること

60分

任意画風の高速画風変換

第4回【予習】TensorFlowチュートリアル「任意画風の高速画風変換」を実行しておくこと
https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/tf2̲arbitrary̲image̲stylization

60分【復習】モデルやパラメータを変えて再度実行してみて、どのように結果が変わるか調べること60分

映画レビューを使ったテキスト分類

第5回【予習】TensorFlowチュートリアル「映画レビューを使ったテキスト分類」を実行しておくこと
https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/tf2̲text̲classification

60分【復習】モデルやパラメータを変えて再度実行してみて、どのように結果が変わるか調べること

60分

BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformer)を使ったテキスト分類

第6回【予習】TensorFlowチュートリアル「BERTでテキストを分類する」を実行しておくこと
https://www.tensorflow.org/text/tutorials/classify̲text̲with̲bert

60分【復習】モデルやパラメータを変えて再度実行してみて、どのように結果が変わるか調べること

60分

DALL·Eを使ったテキスト文からの画像生成

第7回【予習】DALL·Eのページでどのようなことができるか調べておくこと
https://openai.com/blog/dall-e/

60分【復習】モデルやパラメータを変えて再度実行してみて、どのように結果が変わるか調べること

60分

YouTube API の設定

第8回【予習】YouTube APIの概要について確認しておくこと
https://developers.google.com/youtube/v3/getting-started?hl=ja

60分【復習】API が正常に動作することを確認しておくこと60分

YouTube Data API による動画情報の取得

第9回【予習】YouTube Data API を使ってどのような情報を取得するか考えておくこと

60分【復習】YouTube Data API で取得したデータから分かることをまとめること

60分

Twitter API の設定

第10回【予習】Twitter APIの概要について確認しておくこと
https://developer.twitter.com/en/docs/platform-overview

60分【復習】API が正常に動作することを確認しておくこと

60分

Twitter API によるTweet情報の取得

第11回【予習】Twitter API を使ってどのような情報を取得するか考えておくこと

60分【復習】Twitter API で取得したデータから分かることをまとめること

60分

KH Coderのインストール・使い方

第12回【予習】KH Coder の概要について確認しておくこと
https://khcoder.net/

60分【復習】KH Coder が正常に動作することを確認しておくこと

60分

KH Coderを利用した文章解析

第13回【予習】KH Coder を使ってどのような解析をするか考えておくこと

60分【復習】KH Coder で解析したデータから分かることをまとめること60分

期末レポートのテーマ設定、実行

第14回【予習】期末レポートで取り組む課題について考えておくこと

60分【復習】いくつかの方法を試して、より良い前処理法・解析法がないか検討すること60分

期末レポートの実行、まとめ

第15回

第16回

【予習】前回までに作成したモデルを、より良いものにするための方法について考えておくこと

180分【復習】最終的に作成したモデルと結果についてまとめ、期末レポート課題として提出すること

180分

【予習】

【復習】

評価方法

講義期間中の課題提出（50%）＋期末レポート（50%）
なお評価する基準は、「富山国際大学成績評価基準」にしたがって評価する。
ディプロマポリシー：専門性100%

使用資料＜テキスト＞

特になし

授業外学修等Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

授業外質問方法

いつでもどうぞオフィス・アワー

月曜5限

使用資料
＜参考図書＞

scikit-learnデータ分析実装ハンドブック、
毛利拓也/北川廣野/澤田千代子/谷一徳、秀