神戸市立工業高等専門学校 2024年度シラバスシラバス
科目

情報処理Ⅱ Ⅱ (Information Processing II)

担当教員

松露 真 准教授

対象学年等

電気工学科・3年・後期・必修・1単位【講義・演習】 ( 学修単位I )学習・教育目標 A3(100%)
データサイエンスを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶするための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶすること技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶで，データサイエンス応用基礎を学ぶデータサイエンス応用基礎を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ学ぶ.
授業のの評価方法と基準
概要と方針と基準方針
到達目標

到達目標別の評価方法と基準の評価方法と基準評価方法と基準と基準基準達成度実現するための手段としてのアルゴリズムの考えするための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ手段としてのアルゴリズムの考えと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶしての応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶアルゴリズムの考えの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ考ええ
1 【A3】データサイエンスを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ方が説明できる．が説明できる．説明できる．できる．

データサイエンスを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ実現するための手段としてのアルゴリズムの考えするための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ手段としてのアルゴリズムの考えと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶしての応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶアルゴリズムの考えの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ考ええ方が説明できる．が説明できる．説明できる．できること技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ，データサイエンス応用基礎を学ぶ試験やレポートでやレポートでレポートでで60%以上正解を合格として評価する．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ合格として評価する．と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶして評価する．する．

歴史・技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ応用分野，データサイエンス応用基礎を学ぶ更には実際にデータサイには実際にデータサイ実際にデータサイにデータサイ
2 【A3】データサイエンスの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ
エンスを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ活用する際にデータサイの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ一連の流れを説明できる．の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ流れを説明できる．れを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ説明できる．できる．

データサイエンスの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ歴史・技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ応用分野，データサイエンス応用基礎を学ぶ実際にデータサイにデータサイエンスを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ活用する際にデータサイの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ一連の流れを説明できる．の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ流れを説明できる．れを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ説明できる．できること技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ，データサイエンス応用基礎を学ぶ試験やレポートでやレポートでレポートでで60%以上正解を合格として評価する．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ合格として評価する．と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶして評価する．する．

345678910

総合評価

成績は，試験は実際にデータサイ，データサイエンス応用基礎を学ぶ試験やレポートで70% レポートで30% と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶして評価する．する．総合評価する．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ100点満点と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶし，データサイエンス応用基礎を学ぶ60点以上を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ合格として評価する．と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶする．試験やレポートで成績は，試験は実際にデータサイ中間試験やレポートでと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ定期試験やレポートでの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ平均点と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶし，データサイエンス応用基礎を学ぶ必要に応じてレポートの提出を受験条件としたうえで再試験の受験を認める場合がある．に応じてレポートでの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ提出を受験条件としたうえで再試験の受験を認める場合がある．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ受験やレポートで条件としたうえで再試験の受験を認める場合がある．と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶしたうえで再試験やレポートでの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ受験やレポートでを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ認める場合がある．める場合が説明できる．ある．

テキスト

プリントで(予定)参考書「アルゴリズムの考え理Ⅱ 論の基礎」宮崎修一著（森北出版）の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ基礎」宮崎修一著（森北出版）宮崎修一著（森北出を受験条件としたうえで再試験の受験を認める場合がある．版）「応用基礎と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶしての応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶデータサイエンス AI×データ活用の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ」宮崎修一著（森北出版）北川源四郎他（講談社）

関連科目

情報基礎，データサイエンス応用基礎を学ぶ情報処理Ⅱ I，データサイエンス応用基礎を学ぶ計算機工学，データサイエンス応用基礎を学ぶ電気工学実験やレポートで実習，データサイエンス応用基礎を学ぶ数学

履修上のの評価方法と基準
注意事項

本科目は数理・データサイエンス・は実際にデータサイ数理Ⅱ ・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）を意識して実施するプログラムの考え（応用基礎レベル）を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ意識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶして実施するする.

授業の計画（情報処理Ⅱ）Ⅱ）
テーマ

内容（目標・準備など）など）

1

アルゴリズムの考え全般

プログラムの考えの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ構造をフローチャートで説明できる．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶフローチャートでで説明できる．できる．

2

整列のアルゴリズムの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶアルゴリズムの考え

整列のアルゴリズムの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶアルゴリズムの考えを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ，データサイエンス応用基礎を学ぶ1手順ずつ説明できるずつ説明できる．できる.

3

演習

提示された（アルゴリズムが中心となる）演習問題を解くことができる．された（アルゴリズムの考えが説明できる．中心となる）演習問題を解くことができる．と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶなる）演習問題を解くことができる．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ解を合格として評価する．くこと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶが説明できる．できる．

4

計算量

アルゴリズムの考えの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ速度シラバスについて，データサイエンス応用基礎を学ぶ計算量と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶいう概念を用いて説明できる．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ用いて説明できる．できる．

5

演習

提示された（アルゴリズムが中心となる）演習問題を解くことができる．された（計算量が説明できる．中心となる）演習問題を解くことができる．と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶなる）演習問題を解くことができる．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ解を合格として評価する．くこと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶが説明できる．できる．

6

ビッグデータと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶデータエンジニアリング

ICT（情報通信技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ）の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ進め方，仮説検証サイクル展，データサイエンス応用基礎を学ぶビッグデータの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ収集と蓄積，クラウドサービス，ビッグデータ活用事例等について調査し報告や発表と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ蓄積，データサイエンス応用基礎を学ぶクラウドサービス，データサイエンス応用基礎を学ぶビッグデータ活用事例等について調査し報告や発表し報告や発表やレポートで発表が説明できる．できる．

7

演習

提示された（アルゴリズムが中心となる）演習問題を解くことができる．された（ビッグデータと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶデータエンジニアリングが説明できる．中心となる）演習問題を解くことができる．と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶなる）演習問題を解くことができる．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ解を合格として評価する．くこと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶが説明できる．できる．もしくは実際にデータサイ提示された（アルゴリズムが中心となる）演習問題を解くことができる．された内容が中心となる）演習問題を解くことができる．に関すする報告や発表やレポートで発表が説明できる．できる．

8

中間試験やレポートで中間試験やレポートでを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ実施するする．

9

データ駆動型社会とデータサイエンス・中間試験解説と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶデータサイエンス・中間試験やレポートで解を合格として評価する．説

データ駆動型社会とデータサイエンス・中間試験解説と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶSociety 5.0について説明できる．できる．各種データサイエンス活用事例について説明できる．中間試験解説をすデータサイエンス活用事例について説明できる．できる．中間試験やレポートで解を合格として評価する．説を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶする．

10 データ分析の進め方，仮説検証サイクルの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ進め方，仮説検証サイクルめ方が説明できる．，データサイエンス応用基礎を学ぶ仮説検証サイクルサイクル

分析の進め方，仮説検証サイクル目は数理・データサイエンス・的を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ適切に設定することを説明できる．様々なデータ分析手法 （回帰，分類，クラスタリングなど）や可視化手法を理解するに設定すること技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ説明できる．できる．様々なデータ分析手法 （回帰，分類，クラスタリングなど）や可視化手法を理解するなデータ分析の進め方，仮説検証サイクル手法 （回帰，データサイエンス応用基礎を学ぶ分類，データサイエンス応用基礎を学ぶクラスタリングなど）やレポートで可視化手法を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ理Ⅱ 解を合格として評価する．する．実際にデータサイにデータ分析の進め方，仮説検証サイクルに使用するデータの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ収集と蓄積，クラウドサービス，ビッグデータ活用事例等について調査し報告や発表，データサイエンス応用基礎を学ぶ加工，データサイエンス応用基礎を学ぶ分割/統合の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ方が説明できる．法の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ概念を用いて説明できる．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ説明できる．できる．

11 AIの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ歴史と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ応用分野

AIの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ歴史，データサイエンス応用基礎を学ぶ推論の基礎」宮崎修一著（森北出版），データサイエンス応用基礎を学ぶ探索，データサイエンス応用基礎を学ぶトでイプロブレムの考え，データサイエンス応用基礎を学ぶエキスパートでシステムの考え・汎用AI/特化型AI（強いいAI/弱いいAI），データサイエンス応用基礎を学ぶAI倫理Ⅱ ，データサイエンス応用基礎を学ぶAIの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ社会とデータサイエンス・中間試験解説的受容が中心となる）演習問題を解くことができる．性・プライバシー保護，データサイエンス応用基礎を学ぶ個人情報の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ取り扱いについて説明できる．り扱いについて説明できる．扱いについて説明できる．いについて説明できる．できる．

12 機械学習

機械学習の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ応用と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ発展（需要に応じてレポートの提出を受験条件としたうえで再試験の受験を認める場合がある．予測，データサイエンス応用基礎を学ぶ異常検知，データサイエンス応用基礎を学ぶ商品推薦など），機械学習，教師あり学習，教師なし学習，強化学習について説明など），データサイエンス応用基礎を学ぶ機械学習，データサイエンス応用基礎を学ぶ教師あり学習，教師なし学習，強化学習について説明あり扱いについて説明できる．学習，データサイエンス応用基礎を学ぶ教師あり学習，教師なし学習，強化学習について説明なし学習，データサイエンス応用基礎を学ぶ強い化学習について説明できる．
できる．

13 深層学習

深層学習の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ応用と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ革新（画像認める場合がある．識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ，データサイエンス応用基礎を学ぶ自然言語処理Ⅱ ，データサイエンス応用基礎を学ぶ音声生成など）・ニューラルネットでワークの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ原理Ⅱ について説明できる．できる．

14 AI構築

AIの応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ構築が説明できる．できる．

15 演習

提示された（アルゴリズムが中心となる）演習問題を解くことができる．された（中間試験やレポートで以降の学習内容が中心となる）演習問題を解くことができる．の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ学習内容が中心となる）演習問題を解くことができる．が説明できる．中心となる）演習問題を解くことができる．と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶなる）演習問題を解くことができる．を実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ解を合格として評価する．くこと技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶが説明できる．できる．

161718192021222324252627282930備など） 後期中間試験やレポートでおよび後期定期試験を実施する．後期定期試験やレポートでを実践するための応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ実施するする．
考 授業の応用基礎的知識と技術を習得することで，データサイエンス応用基礎を学ぶ進め方，仮説検証サイクル行によっては，試験範囲が前後に変更する場合がある．によっては実際にデータサイ，データサイエンス応用基礎を学ぶ試験やレポートで範囲が前後に変更する場合がある．が説明できる．前後に変更には実際にデータサイする場合が説明できる．ある．