カリキュラム - シラバス：AI活用入門
回講義タイトル

講義内容

授業名

ＡＩ活用入門

担当教授

巳波 弘佳(MIWA HIROYOSHI)
西野 均(NISHINO HITOSHI)

1

講義ガイダンス

授業目的

AI活用に関わる技術、事例、ツール等を幅広く学び、AI活用人材として社会で活躍するための基礎的知識・スキルを活用できるようになることを目的とする。

2

第4次産業革命・Society5.0・AIが 第4次産業革命とSociety5.0に伴う、これからのAI活用人材に必要な基礎スキルについて理解を深め、AI変える社会活用人材とはどのような人材かを理解する。

3

AIを活用するビジネス

4

AIを支える技術

5

AI機能とAPI①

6

AI機能とAPI②

7

AIアプリのシステム開発

8

機械学習①

9

機械学習②

クラウド上のAI機能をAPIを用いて扱う以外のAIについて学ぶ。ここでは、データから傾向を分析し、将来の予測を行うAIを理解する。

10 AIとデータサイエンス

AIとデータサイエンスの関係性を把握し、より深くAIを活用できるようにデータサイエンスの知識とスキルを身につける。

11 データ分析の基礎数学・統計知識(分散、標準偏差、相関係数、等)に触れ、情報処理系の知識を活用できるスキルを身につける。

12 データ分析の実践的活用

回帰分析によって予測を行うAIを理解し、活用可能な知識とスキルを身につける。

13 システム開発の理解システムの開発の流れを疑似体験するとともに、顧客・ユーザーの要求を正しく認識し、AIを活用する際のシステム設計の知識を身につける。

14 講義全体の振り返り講義全体の知識・スキルの修得を確認するために、総合テストを行う。
講義全体を振り返るとともに、AI活用の最新事例に触れて、AI活用人材になるために必要な知識・スキルについて考察する。

到達目標

1. 産業構造の変化や今後必要とされるスキルなど社会背景に関する知識，AI技術に関する基礎知識について説明できるようになる。
2. AIを利用したデータ解析に関する基礎知識を理解し、簡単なデータ解析ができるようになる。
3. AIを利用した簡単なアプリケーションを開発できるようになる。

産業構造の変化や今後必要とされるスキルなど社会背景に関する知識、AI技術に関する基礎知識、AI授業の概要・を活用するために必要不可欠なデータサイエンスに関背景する基礎知識、AIを利用したアプリケーションを開発するための基礎知識を学ぶ。
教科書

日経パソコン編集「AI活用入門学習用ガイドブック」（2022）

講義の目的と目標、受講方法を理解する。
AIの活用事例などに触れ、意欲的に学習できるようになる。

リーディングカンパニー6社(IBM, Microsoft, Google, Amazon, Apple, Facebook)や日本企業のAI技術の概要やビジネス事例を学び、AIを活用して課題を解決するとはどういうことか理解する。
AIを支える技術を理解し、AIを支える技術の全体像を学ぶ。
様々なAI機能とそれを使うためのAPI(Application Programming Interface)を理解する。
自然言語処理機能/APIの概要を知り、自然言語処理機能/APIを使って何ができるのかを理解する。
音声認識・画像・動画解析機能/APIの概要を知り、音声認識・画像・動画解析機能/APIを使って何ができるのかを理解する。
ビジュアルプログラミング言語「Node-RED」を用いて、 機能/APIを呼び出す方法を理解し、活用可能な知識とスキルを身につける。
クラウド上のAI機能をAPIを用いて扱う以外のAIについて学ぶ。ここでは、データから傾向を分析し、将来の予測を行うAIを理解する。

0「AI活用入門」学習用ガイドブック• 産学連携の取り組みとして、入門科目「AI活用入門」の学習を支援するガイドブックを日経BP社のIT情報誌である『日経パソコン』が編集し、ご提供いたします！講義の復習・各種機能の説明・ツールや重要キーワードの解説など、より確実な学びとスキルの習得ができます。
• 「AI活用入門」「AI活用入門講座」をお申し込みの際には、ぜひセット版をご購入ください。

AI活用入門(VL版)+学習用ガイドブック-目次-「講義後に復習したい」「用語集が欲しい」などのご要望にお応えしました！

••••¥26,400（税込）※ガイドブックのみの販売はしておりません「AI活用人材育成プログラム」の概要「AI活用入門」各講義のテーマ／ポイント
ツールの導入手順
重要キーワード解説（用語集）など

AI活用入門の各章の学習ポイントや進捗を確認することができます。
オンラインで利用できる各種機能の説明、講座で使用する「Node-RED」「Rstudio」といったツールの導入手順、講義の理解を助ける重要キーワード解説（用語集）など、学習に役立つコンテンツを収録しています。
1

「AI活用入門」学習用ガイドブック• 「AI活用入門」学習用ガイドブックのイメージです。（B5判約100ページ）• 受講開始に間に合うよう、代表者宛にお届けいたします。
講義概要※冊子の画像はイメージです。内容変更等、実際の紙面とは異なる可能性がある旨、ご了承ください

用語集2

カリキュラム - シラバス： AI活用アプリケーションデザイン入門
授業名ＡＩ活用アプリケーションデザイン入門

担当教授

巳波 弘佳(MIWA HIROYOSHI)
西野 均(NISHINO HITOSHI)

授業目的

AIの各機能(言語、画像、音声、等)の技術・活用
事例・利用法を学び、それらを実際のビジネス現場で活用できるようになるための基本的な知識とスキルを修得することを目的とする。

到達目標

・言語、音声、画像系のAIの仕組みを理解し、説明できるようになる。
・言語、音声、画像系API(Application
Programming Interface)の利用方法を理解し、それらを用いて簡単なAIアプリケーションを開発できるようになる。
・AIを活用した事例やAIシステム実装過程を理解し、ビジネスへの活用方法を提案できるようになる。

自然言語処理、音声認識、画像/動画解析のAI技授業の概要・ 術、クラウド上のAI機能を利用するためのAPIを学び、背景ビジネスにおけるAIアプリの活用法を提案できるための知識とスキルを修得する。

回

講義タイトル

講義内容
AI・機械学習・深層学習・APIとは何かを理解する。
1 AI活用とは・自然言語処理技術とは 自然言語処理技術とは何かとその仕組みを理解する。
自然言語処理技術を使って実現できることを把握する。
自然言語処理と深層学習・形態素解
形態素解析系ツールは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
2 析系ツールの紹介・テキスト分析機能
テキスト分析機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
/APIの紹介①
テキスト分析機能/API・ツールは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
テキスト分析機能/API・ツールの紹介
3
テキスト分析機能/API・ツールについて、簡単な操作方法を理解し、実現できることを把握する。
②・テキスト分析機能体験
テキストマイニングとは何か理解し、何を実現できるかを理解する。
4 テキスト分析機能/APIの紹介③
テキスト分析機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
質問応答機能/APIの紹介・質問応 質問応答機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
5
答機能体験①
質問応答機能/APIを使用し作成したチャットボットの長所/短所を理解する。
質問応答機能体験②・機械翻訳機 質問応答機能/APIについて、簡単な操作方法を理解し、実現できることを把握する。
6 能/APIの紹介・自然言語処理の活用 機械翻訳機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
事例
自然言語処理とVoC/IoTを組み合わせて実現できることを把握する。
音声認識技術とは何かとその仕組みを理解する。
7 音声認識技術とは音声認識技術を使って実現できることを把握する。
音声認識機能/APIの紹介・音声認 音声認識機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
8
識機能体験①
音声認識機能/APIについて、簡単な操作方法を理解し、実現できることを把握する。
音声認識機能体験②・音声認識機 音声認識機能/APIについて、簡単な操作方法を理解し、実現できることを把握する。
9 能/APIの紹介・音声合成機能/API 音声認識機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。の紹介
音声合成機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
画像解析技術とは何かとその仕組みを理解する。
10 画像解析技術とは画像解析技術を使って実現できることを把握する。
画像解析処理に使用されている深層学習のモデルの仕組みを理解する。
画像解析機能/APIの紹介・画像解
11
画像解析機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
析機能体験
画像解析機能/APIについて、簡単な操作方法を理解し、実現できることを把握する。
画像解析機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
画像解析機能/APIの紹介・活用事
12
画像解析とIoTを組み合わせて実現できることを把握する。
例・動画解析技術とは動画解析技術とは何かを理解する。
動画解析技術の仕組みを理解する。
動画解析技術の仕組み・動画解析機 動画解析技術を使って実現できることを把握する。
13
能/APIの紹介・活用事例
動画解析機能/APIは、どのような機能を持ち、何を実現できるかを理解する。
動画解析機能/APIについて、簡単な操作方法を理解し、実現できることを把握する。
AIを活用した最新のソリューション事例を把握する。
AIを活用した最新ソリューション事例・
14
AIシステム実装過程を理解する。
AIシステム実装過程の紹介
実際のAIシステム実装における進め方や具体的なタスクを理解する。

3

カリキュラム - シラバス： AI活用データサイエンス入門
授業名
担当教授

授業目的

到達目標

ＡＩ活用データサイエンス入門
巳波 弘佳(MIWA HIROYOSHI)
西野 均(NISHINO HITOSHI)
AIを活用するために必要不可欠なデータ解析に関する基礎知識、技術、活用事例、および問題解決フ
レームワークを学び、ソフトウェアを用いて実際のビジネ
ス現場で活用できるようになるための基本的な知識とスキルを修得することを目的とする。
・データ解析に関する基礎的な概念を理解し、ツールも用いて活用できるようになる。
・問題発見・問題解決を行う際の思考法を理解し、活用できるようになる。
・ソフトウェアを用いてデータを解析し、問題解決の思考法を用いて状況を整理することで、結論を導出できるようになる。

AIを活用するために必要不可欠なデータ解析に関する基礎知識、技術、活用事例、および問題解決フレームワークを学び、ソフトウェアを用いて実際のビジネ
授業の概要・ ス現場で活用できるようになるための基本的な知識と背景スキルを修得する。さらに、サンプルデータに対してソフトウェアのR/R Studioを用いてデータを解析し、様々なフレームワークに基づいて結論を導出する演習を行う。

回

講義タイトル

講義内容

1 データサイエンス概論

データをビジネスに活用するデータサイエンティスト、および用いられる機械学習の概要について知り、AI活用データサイエンス入門の概要を理解する。

2 基本統計量

統計知識のうち、「基本統計量」および「正規分布」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで活用されているかを理解する。

3 データの整理・評価

統計知識のうち、「データ」に関する知識をワークを織り交ぜて修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで活用されているかを理解する。

4 統計手法(推定と検定)
5 相関・単回帰分析
6 重回帰分析・SVM
7 決定木分析
8 クラスタリング
9 主成分分析

統計知識のうち、「推定と検定」に関する知識をワークを織り交ぜて修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで活用されているかを理解する。
統計知識のうち、「相関」「単回帰分析」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで活用されているかを理解する。
統計知識のうち、「重回帰」および「SVM」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで活用されているかを理解する。
統計知識のうち、「決定木分析」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで活用されているかを理解する。
統計知識のうち、「クラスタリング」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで活用されているかを理解する。
統計知識のうち、「主成分分析」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで活用されているかを理解する。
これまでの内容を復習し、データ分析についての理解を定着させる。

10 ロジカルシンキング「ロジカルシンキング」に関する知識を修得し、思考法の引き出しを増やす。

11 フレームワーク

物事を体系的に整理・分析するための各種フレームワークを理解し、その活用方法を演習形式で修得する。

12 ラテラルシンキング・システムシンキング

問題発見・問題解決のときに、新たなものの見方、考え方をするための思考法である「ラテラルシンキング」、および動的な複雑性(要素のつながりや相互関係から生じる複雑性)に対応するための思考法である「システムシンキング」に関する知識を習得し、思考法の引き出しを増やす。

13 総合演習①

仮想ビジネスケースを基に、ビジネス力を活用して仮説を構築し、データエンジニアリング・データサイエンス力を活用してデータ解析を行い、定量的な効果の見込める施策の提言につなげる。

14 総合演習②

仮想ビジネスケースを基に、ビジネス力を活用して仮説を構築し、データエンジニアリング・データサイエンス力を活用してデータ解析を行い、定量的な効果の見込める施策の提言につなげる。

4

カリキュラム - シラバス： AI活用機械学習プログラミング演習
授業名

ＡＩ活用機械学習プログラミング演習

担当教授

巳波 弘佳（MIWA HIROYOSHI）
岩森 俊哉（IWAMORI TOSHIYA）

授業目的

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することを目的とする。

到達目標

・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、プログ授業の概要・ラミング言語Pythonの基礎を学んで、機械学習や深背景層学習に関するプログラミングを行う。

回

講義タイトル

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に関する理解を深め、数値計算処理ができるようになる。
NumPyによる数値計算と2
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。
Matplotlibによる可視化
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
工理、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(マシンラーニング)
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。
7 １：機械学習概論と線形回
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。
帰機械学習(マシンラーニング)
教師あり学習の理解を深めるため、ロジステック回帰(分類予測)について理解し、説明できるようにな
8２：ロジスティック回帰る。
機械学習(マシンラーニング)
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9 ３：SVM(サポートベクターマシ理解し、説明できるようになる。
ン)
深層学習(ディープラーニング)
10 １：ニューラルネットワークの仕 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。
組み概論
深層学習(ディープラーニング) 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 ２：ニューラルネットワークの学 ニューラルネットワークの種類 (CNN：畳み込みニューラルネットワーク、RNN/LSTN：再起型ニュー習ラルネットワーク) の概要や実装のためのライブラリを理解する。
深層学習(ディープラーニング) CNN (畳み込みニューラルネットワーク) 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
12３：Pythonでの実装(CNN) ドを見ながら学習する。また、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。
深層学習(ディープラーニング)
RNN (再帰型ニューラルネットワーク)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
13 ４：Pythonでの実装を見ながら学習する。また、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。
(RNN/LSTM)
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できる。

5

カリキュラム - シラバス： AI活用Webアプリケーションプログラミング演習
授業名

AI活用Webアプリケーションプログラミング演習

担当教授

巳波 弘佳（MIWA HIROYOSHI）
陰山 真矢（KAGEYAMA MAYA）

授業目的

到達目標

AIを活用したWebアプリケーションの開発に必要な基礎的な技術を修得することを目的とする。
・Webアプリケーションの動作の仕組みを理解し、説明できるようになる。
・顧客要望を受けて簡単なシステムを設計・実装して納品説明ができるようになる。
・Javaを使った簡単なWebアプリケーションを開発できるようになる。

Webアプリケーションの動作の仕組み、開発のために必要なプログラミング言語Javaの基礎、オブジェクト指授業の概要・ 向の考え方に基づくシステム開発プロセスやソフトウェア背景テスト技法を学ぶ。さらに、顧客の要望に応じてAIを活用したWebアプリケーションを開発する演習を行う。
実際に、Javaを用いたプログラミングも行う。

回

講義タイトル

講義内容

1

AIシステムとWebアプリケーションの関 AIシステムの全体像を理解し、なぜAI活用人材にプログラミング技術が必要なのかを理解する。
係
AIシステムとWebアプリケーションの関係の全体像の概略を理解する。

2

Webアプリケーション開発の基礎

HTTPのリクエスト/レスポンスの仕組みを理解し、Webの動作原理を説明できるようになる。
HTML/CSSの基本文法を理解し、簡単なWebページのためのソースコードを記述できるようになる。
Webシステム間の連携を実現するREST APIの仕組みを理解する。

3

Javaプログラミング（基礎編１）

Javaの概要と基本要素を理解し、演算操作などのJava基本構文を学習する。

4

Javaプログラミング（基礎編２）

Javaの概要と基本要素を理解し、実行制御や例外処理などのJava基本構文を学習する。

5
6

システム開発プロセス入門・オブジェクト
オブジェクト指向の考えを理解し、説明できるようになる。
指向１
システム開発プロセス入門・オブジェクト オブジェクト指向の考えに基づき、クラスの設計と設計した内容のJavaによるコーディングができるように指向２なる。

7

Javaプログラミング実装演習

オブジェクト指向の考えに基づき、簡単なJavaのコーディングができるようになる。

8

動的なWebアプリケーション開発１

動的なWebアプリケーションを開発するためにブラウザで稼働するWebフロントエンドの開発の基礎を学習する。シンプルなUIフレームワークを用いて動的なWebフロントエンドの動作を理解する。

動的なWebアプリケーション開発２

動的なWebアプリケーションを開発するためにWebフロントエンドとバックエンドサーバーの連携を学習する。前回で作成したWebフロントエンドに対して、REST APIを提供するJava バックエンド側を実習で開発する。
バックエンドから返した内容によって、動的にWebフロントエンド側が変更されることを理解する。

9

10 データベースの基礎
11 データベースアクセス
12 Javaプログラミング総合演習１
13 Javaプログラミング総合演習2
14 Javaプログラミング総合演習３

リレーショナルデータベースの基礎や設計手順を理解し、説明できるようになる。
SQLによる簡易的なデータ操作ができるようになる。
Javaを使ったデータベースアクセスを実装できるようになる。
模擬プロジェクトを通しプロジェクト開発を体験する- 顧客の要望書を確認し、実装するWebアプリケーションを検討する。
- システムアーキテクチャと、それに基づく設計書およびプログラムを検討する。
模擬プロジェクトを通しプロジェクト開発を体験する- システム開発プロセスにおけるテストについて理解する。
- テストケースの作成について理解する。
模擬プロジェクトを通しプロジェクト開発を体験する- AIアプリであるチャットボットを連携させたWebアプリケーションを開発し、顧客の要望に応じた、AIを活用したWebアプリを完成させる。

※シラバスは一部変更の可能性があります。

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