神楽坂キャンパス前期のみ掲載
科目番号/Course

科目名称/Course title(Japanese) データサイエンス・ＡＩ概論 （前・⼟１）
科目名称（英語）/Coursetitle(English)

number

L1IDIFEb01

Introduction to Data Science and Artiﬁcial Intelligence

授業名称/Class name

データサイエンス・ＡＩ概論 （前・⼟１）

教員名

⽮部

博 、 瀬尾隆 、 平塚三好 、 ⽥畑

耕治 、 坂本徳仁 、 伊吹友秀 、 桂⽥浩⼀ 、 松本朋⼦

Instructor

開講年度学期

2022年度前期

Year/Semester

曜⽇時限

⼟曜1限

Class hours

開講学科/Department

神楽坂キャンパス

⼀般教養科目

外国語のみの科目（使⽤⾔語）/Course in only foreign
languages (languages)

授業の主な実施形態/Main classオンライン授業（非同期）/Online(asynchronized remote)

単位/Course credit

2.0単位

概要/Description

数理・データサイエンス・AIに関する基礎知識を学習するとともに、社会、政治、経済、医療など⾝の回りの分野でデータサイエンス・AIがどのように活⽤されているかについて学習する。

目的/Objectives

デジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを⽇常⽣活や仕事の場で使いこなすことができる基礎的素養を⾝に着ける。そして、数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には⼈間中⼼の適切な判断ができ、データサイエンス・AIについて説明し活⽤できる能⼒を⾝につける。

到達目標/Outcomes

社会におけるデータサイエンス・AIの利活⽤について理解し説明できるようになるとともに、それらを扱う際の留意事項についても理解できるようになる。

履修上の注意/Course notes
prerequisites

formatなし

アクティブ・ラーニング科目/Teaching type（Active Learning）
課題に対する作⽂/Essay
ディベート・ディスカッション/Debate,Discussion
プレゼンテーション/Presentation〇

⼩テストの実施/Quiz type test
グループワーク/Group work

反転授業/Flipped classroom

その他（⾃由記述）/Other（Describe）

準備学習・復習/Preparation andreview
成績評価⽅法/Performance
grading policy

学修成果の評価/Evaluation ofacademic achievement

レポート課題(20%)・⼩テスト(80%)で評価する。
・S：到達目標を⼗分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を⼗分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を⽋格している〇

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書/Textbooks,Readings

教科書の使⽤有無(有=Y ,無=N)/Textbook used(YNfor yes, N for no)・教科書を使⽤する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購⼊可能でMyKiTSのURL(教科書販売 すので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
サイト)/URL for
MyKiTS(textbook salessite)

・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook salessite) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料/Reference and other materials
参考書・その他資料の使⽤有無 (有=Y,無=N)

N

第１回：データサイエンス⼊門
導⼊として、数理・データサイエンス・AIを取り巻く社会の動向や歴史的背景を知り、IoT, Industry 4.0, Society 5.0, デー
タ駆動型社会といった概念やAIの歴史等、全体像について理解できるようになる。
第2回:統計学の基礎知識（１）
データの種類、データの集計、統計グラフ、データの代表値、散らばりを理解し、説明ができるようにする。
第3回:統計学の基礎知識（２）分割表、相関と回帰、時系列データの処理、確率の基礎について理解し、説明ができるようにする。
第4回:統計学の基礎知識（３）
確率変数、⺟集団と標本、確率分布（統計的な推測）について理解し、説明ができるようにする。
第５回：データサイエンス⼈材の⼼得
データの利活⽤により、安寧で豊かな社会を目指すために必要な規範的な考え⽅について理解を深める。例えば、個⼈情報保護、データ倫理、ＡＩ社会原則、さまざまなバイアスへの対処、情報セキュリティ等について理解を深め、⾃らの⾏動原理を考えていくことの重要性につき、欧⽶の事例などを踏まえつつ理解を深める。
第６回：社会におけるデータ活⽤（１）公共空間とデータサイエンス・AI
公共政策を⽴案する現場においてデータサイエンスの重要性が増している実情を、実例を織り交ぜつつ解説する。
第７回：社会におけるデータ活⽤（２）政治学とデータサイエンス・AI
社会に広がる多様なデータを紹介しつつ、既存の観察データから政治・社会問題の解決⽅法を探るための基礎的な⼿法を説明する。
授業計画/Class plan

第８回：社会におけるデータ活⽤（３）経済学とデータサイエンス・AI
経済学およびビジネスにおけるデータサイエンス・AIの活⽤事例を学び、因果推論の基本的な使い⽅を理解する。その上で、因果推論が使えない状況のとき、どのようにデータと向き合うべきか、簡易実験、信頼性レベル、ありうるバイアスについて学ぶことで、適切な対処法を理解する。
第９回：社会におけるデータ活⽤（４）AIと責任
外部講師により、「⼈⼯知能やロボットは責任帰属対象となりえるか〜非難の哲学・倫理学の⾒地から〜」について説明し、この分野の動向が理解できるようになる。
第１０回：データの倫理
データサイエンスで扱う情報は、個⼈の機微に関わるものである。また、それらが個ではなく多数となった場合にはとりわけ様々な問題が⽣じる。そのため、ヒトの情報を収集して研究する際の倫理問題について、その検討法も含めて考えていく。
第１１回：データの知的財産
知的財産の基礎知識を知り、数理・データサイエンス・AIの分野に係る特許の事例等を理解する。その上で、同分野に関する知的財産上のモラル等の留意事項や、その保護・活⽤の在り⽅について知るとともに、そのビジネスモデルの創出についても理解できるようになる。
第１２回：AI技術の動向（１）
近年⽤いられているAI技術のうち、ニューラルネットワークと深層学習の概要について理解できるようになる。
第１３回：AI技術の動向（２）AI技術、特にニューラルネットワークと深層学習の⾳声，画像処理における活⽤について理解できるようになる。

第１４回：AI技術の動向（３）
外部講師により、「実データ分析によるデータ価値化の取り組み 〜AI活⽤の事例紹介〜」について説明し、この分野の動向が理解できるようになる。
第１５回：AI技術の動向（４）
外部講師により、「メディカル・データサイエンスを基盤とした新たな医療の創出いて説明し、この分野の動向が理解できるようになる。

教職課程/Teacher-training
course
実務経験/Practical experience
教育⽤ソフトウェア/Educational software

備考/Remarks

授業コード99K1593〜⼈⼯知能から拡張知能へ〜」につ