シラバス参照

CampusPlan Web Service
シラバス参照講義名

データサイエンス基礎Ⅰ(副題)

Fundamentals of Data Science I

開講責任部署

現代社会学部現代社会学科

講義開講時期

後期

基準単位数

2

代表曜日

水曜日

校地

東黒牧キャンパス

開講時期

1年後期

必修・選択区分

選択

講義区分

講義

代表時限

１時限

担当教員
職種

氏名

教授

◎ 小森隆

授業の概要

「データサイエンス基礎I」では、データサイエンスを実践する上でどのような知識や技術が必要なのかを実際の事例を見ながら学ぶ。Excelやクラウドサービスを利用しながら、データの分析方法、分析結果の解釈や問題の解決方法について学ぶ。本講義はUdemyより提供されている動画を講義前に事前に視聴した上で、講義時間内
では動画の内容について質疑や議論を行い、実際のデータを使いながら実習を行う。本講義は「数理・データサ
イエンス・AI応用基礎教育プログラム」の修了において必修である。（担当教員：企業での実務経験あり）

キーワード①

データ分析

キーワード②

機械学習

キーワード③

数理統計

キーワード④

線形代数

キーワード⑤

微分

到達目標

到達目標①

①データサイエンスの重要性や事例について説明できる。（40%）

到達目標②②微分、線形代数の役割について説明できる。（30%）

到達目標③③確率・統計の基本的事項について説明できる。（30%）

到達目標④
到達目標⑤
卒業要件・資格関連など

卒業要件

幼稚園教諭

保育士

小学校教諭

社会福祉士

社会福祉主事スクールソーシャルワーカー

ディプロマポリシー
ディプロマポリシー①

ディプロマポリシー②

1/3

シラバス参照

カリキュラムポリシー
カリキュラムポリシー①

カリキュラムポリシー②

現⑤専門分野に共通する基礎知識の向上

現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

◎
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

グループ演習地域フィールドワーク

授業外学修指導・
自主活動

◎

授業計画表

回

【授業内容】(事前・事後学習)(事前・事後学習時間)

第1回

ガイダンス・授業の進め方・評価方法
について［予習］シラバスを読んでおく。
［復習］ガイダンス資料を確認し、受講する場合には受講登録をすること。

30分

データサイエンスと社会への応用、実社会のデータサイエンスの事例［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「01. マインドセット」、「01. データサ
イエンスと社会への応用」と「02. 実社会のデータサイエン
スの事例」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

140分

第3回

データサイエンス入門［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「01. マインドセット」、「03. データサ
イエンス入門1」と「04. データサイエンス入門2」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

140分

第4回

機械学習の実装1：機械学習の概要とクラウドサービス、環境構築（Azure
Machine Learning Studio） 、回帰（データセットの確認と全体像の把握) 、回帰（アルゴリズムの比較）［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「01. マインドセット」、「05. 機械学習の実装1」、および「06. 機械学習の実装2」の「01. 回帰（アルゴリズムの比較）」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

100分

第5回

機械学習の実装2：訓練データとテス
トデータの分割、教師あり学習：分類、教師なし学習：クラスタリング［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「01. マインドセット」、「06. 機械学習の実装2」の「02. 訓練データとテストデータの分割」、「03. 教師あり学習：分類」、「04. 教師なし学習：クラス
タリング」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

80分

第6回

微分：微分の役割と一次関数、極限と導関数、微分の公式、線形性、合成関数の微分、偏微分［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「07. 微分」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

120分

線形代数1：線形代数の役割、スカラ
ーとベクトル、行列とテンソル、ベク
トル・行列の演算［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「08. 線形代数」の「01. 線形代数の役割、スカラーとベクトル」、「02. 行列とテンソル」、「03. ベクトル・行列の演算」、「04. 練習問題」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

80分

第2回

第7回

第8回

線形代数2：行列積によるベクトル・
行列のサイズ変化、主要な行列や演算、線形結合と二次形式、ベクトルで微分［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「08. 線形代数」の「05. 行列積によるベクトル・行列のサイズ変化」、「06.
主要な行列や演算」、「07. 線形結合と二次形式」、「08.
ベクトルで微分」の動画を見て、疑問点などを整理しておく

70分

2/3

シラバス参照こと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べること。

数理統計1-1：数理統計の役割と基本
統計量、母集団と標本集団、データの標準化、確率分布の特性［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「09. 数理統計1」の「01. 数理統計の役割と基本統計量」、「02. 母集団と標本集団」、「03. データの標準化」、「04. 確率分布の特性」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

70分

数理統計1-2：代表的な確率分布、無作為標本と確率変数の独立性［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「09. 数理統計1」の「05. 代表的な確率分布1」、「06. 代表的な確率分布2」、「07. 無作為標本と確率変数の独立性」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

50分

数理統計2-1：期待値、不偏推定量、
中心極限定理、点推定と区間推定［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「10. 数理統計2」の「01. 期待値」、「02. 不偏推定量1」、「03. 不偏推定量
2」、「04. 中心極限定理」、「05. 点推定と区間推定」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

70分

第12回 数理統計2-2：統計的仮説検定［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「10. 数理統計2」の「06. 統計的仮説検定1」、「07. 統計的仮説検定2」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

60分

第13回 ベイズ統計［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「11. ベイズ統計」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

90分

第14回 単回帰分析［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「12. 単回帰分析」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べる
こと。

100分

第15回 重回帰分析［予習］Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」の「02. 数理統計」、「13. 重回帰分析」の動画を見て、疑問点などを整理しておくこと。
［復習］再度動画を視聴し、わからない部分について調べること。過去回の内容を復習し、最終課題を完成させ提出する
こと。

220分

第9回

第10回

第11回

評価方法

富山国際大学成績評価基準〔全教科用〕に従って評価する。
・到達目標①②③: 動画の視聴状況30%、講義への参加（質問や発言など）10%、期末レポート30%、各回の課題30%

使用資料＜テキスト＞

Udemy「AI・データサイエンスコンテンツ ～基礎・応用レベル～」使用資料＜参考図書＞

特になし

授業外学修等

特になし

授業外質問方法

原則、授業後またはオフィス・アワーに対応する。その他の方法を希望する場合は事前に電子メール等でアポイントを取ること。

オフィス・アワー

月曜2限(10:40-12:10) 131研究室

ウインドウを閉じる

3/3

シラバス参照

CampusPlan Web Service
シラバス参照講義名

プログラミング基礎(副題)

Fundamentals of Programming

開講責任部署

現代社会学部現代社会学科

講義開講時期

前期

基準単位数

2

代表曜日

月曜日

校地

東黒牧キャンパス

開講時期

2年前期

必修・選択区分

選択

講義区分

講義

代表時限

４時限

担当教員
職種

氏名

教授

◎ 小森隆

授業の概要

プログラミング言語「Python」の学習を通して、プログラミングの基礎を学ぶ。
Pythonを用いて基本的な処理を行うプログラムを実装する。
拡張モジュールを用いたグラフィカルなインターフェイスの実装方法などを学ぶ。
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する。
本講義では受講者のPCを利用してプログラムを実装するので、毎回PCを持参すること。
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

キーワード②

Python

キーワード③

アルゴリズム

到達目標

到達目標①

①Pythonを用いて、基本的な処理を実装したプログラムが作成できる。（60％）

到達目標②②拡張機能を用いて、高度なプログラムが作成できる。（30％）

到達目標③③クラスとオブジェクトの概念について説明できる。（10％）

到達目標④
到達目標⑤
卒業要件・資格関連など

卒業要件

幼稚園教諭

保育士

小学校教諭

社会福祉士

社会福祉主事スクールソーシャルワーカー

ディプロマポリシー
ディプロマポリシー①

ディプロマポリシー②

カリキュラムポリシー
1/3

シラバス参照

カリキュラムポリシー①

カリキュラムポリシー②

現⑥幅広く多様な専門知識の修得

現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

◎
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◎

グループ演習地域フィールドワーク

授業外学修指導・
自主活動

○

授業計画表

回

【授業内容】(事前・事後学習)(事前・事後学習時間)

第1回

ガイダンス
プログラミング言語とは／プログラミ
ングに必要な環境／プログラミングでできること［予習］シラバスを読んでおく。
［復習］テキスト【Chapter1】を見直しておく。

60分

第2回

Pythonのインストール［予習］テキスト【Chapter2】を読んでおく。
［復習］インストールしたPythonの開発環境を用いてプログラムの実行の仕方を復習する。

120分

第3回

Pythonでプログラムを書くときのルー
ル1［予習］テキスト【Chapter3】Lesson3-1～Lesson3-4を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

第4回

Pythonでプログラムを書くときのルー
ル2
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter3】Lesson3-5～Lesson3-9を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

第5回

プログラムを構成する基本的な機能1
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter4】Lesson4-1～Lesson4-4を読んでおく。［復習］講義内容の復習プログラム課題のプロ
グラムを作成する。

120分

第6回

プログラムを構成する基本的な機能2
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter4】Lesson4-5～Lesson4-7を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

第7回

数当てゲームを作ってみよう1
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter5】Lesson5-1～Lesson5-3を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

第8回

数当てゲームを作ってみよう2
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter5】Lesson5-4～Lesson5-5を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

第9回

数当てゲームをグラフィカルにしよう1
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter6】Lesson6-1～Lesson6-3までを読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

数当てゲームをグラフィカルにしよう2
第10回
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter6】Lesson6-4～Lesson6-6を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

クラスとオブジェクト1
第11回
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter7】Lesson7-1～Lesson7-3を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

第12回 クラスとオブジェクト2
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter7】Lesson7-4～Lesson7-6を読
んでおく。

120分
2/3

シラバス参照［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作成する。
クラスとオブジェクト3
復習プログラム課題の解説［予習］テキスト【Chapter7】Lesson7-7～Lesson7-9を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

ソートアルゴリズムを体験してみよう
第14回
バブルソート、クイックソート、他［予習］「情報科学概論」の「プログラム・アルゴリズムとデータ構造」の回の資料を読んでおく。
［復習］講義内容の復習プログラム課題のプログラムを作
成する。

120分

まとめとレポート課題
復習プログラム課題の解説［予習］これまで講義中に作成したプログラムを動かし、各機能のプログラムの仕様の復習をすること。
［復習］レポート課題のプログラムを作成し、提出する。

240分

第13回

第15回

評価方法

富山国際大学成績評価基準〔全教科用〕に従って評価する。
・到達目標①②③: 講義中の課題提出50%、期末レポート50%

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

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」

授業外学修等

特になし

授業外質問方法

原則、授業後またはオフィス・アワーに対応する。その他の方法を希望する場合は事前に電子メール等でアポイントを取ること。

オフィス・アワー

月曜2限(10:40-12:10) 131研究室

ウインドウを閉じる

3/3

シラバス参照

CampusPlan Web Service
シラバス参照講義名

情報社会と情報倫理(副題)

Information Society and Information Ethics

開講責任部署

現代社会学部現代社会学科

講義開講時期

後期

基準単位数

2

代表曜日

火曜日

校地

東黒牧キャンパス

開講時期

2年後期

必修・選択区分

選択

講義区分

講義

代表時限

１時限

担当教員
職種

氏名

准教授

◎ 越智士郎

授業の概要

社会の至る所で情報化やデジタル化が進められている。情報化やデジタル化は、生産性向上・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。現代の社会人は、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、情報化・デジタル化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）＜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ので、いずれかを毎回持参すること。

キーワード①

情報セキュリティ

キーワード②

個人情報保護キーワード③

知的財産権

キーワード④

デジタルトランスフォーメーション

キーワード⑤データ駆動社会

到達目標

到達目標①

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%)

到達目標②

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③

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%)

到達目標④
到達目標⑤
卒業要件・資格関連など

1/4

シラバス参照

卒業要件

幼稚園教諭

保育士

小学校教諭

社会福祉士

社会福祉主事スクールソーシャルワーカー

ディプロマポリシー
ディプロマポリシー①

ディプロマポリシー②

カリキュラムポリシー

カリキュラムポリシー①

カリキュラムポリシー②

現⑤専門分野に共通する基礎知識の向上

現⑨経営情報に関する専門性の向上

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

◎

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

グループ演習地域フィールドワーク

授業外学修指導・
自主活動

○

授業計画表
回

【授業内容】(事前・事後学習)

第1回

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。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。
60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。

第2回

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。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。
［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。

第3回

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。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。
60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。

第4回

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。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。
［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。

60分

第5回

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。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。
［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。

60分

第6回

視覚障碍者と情報技術（外部講師による授業）［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。
［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。

60分

第7回

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［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。［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。

(事前・事後学習時間)

60分

60分

2/4

シラバス参照を行う。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）

第8回

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。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。［復習］授業で説明したスライドを再確60分
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。

第9回

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。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。
［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。

60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
第10回
中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。
［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。

60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
第11回
中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。［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。

60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
第12回
中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。［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。

60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
第13回
中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。
［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。

60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
第14回
中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［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。［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。

60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
第15回
中にMicrosoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。
小テスト実施後に解説を行う。）［予習］これまでの授業資料を確認しておくこと。［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。
60分
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。

評価方法

期末試験（80%）、各回の課題レポート（20%）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。

使用資料＜テキスト＞

都度、資料を配布する。

使用資料＜参考図書＞

・内閣府ホームページ（https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html）
・情報処理推進機構ホームページ（https://www.ipa.go.jp/security/index.html）
・特許庁ホームページ（https://www.jpo.go.jp/）
・文化庁ホームページ(https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/index.html)

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

情報共有ツールやメール、授業の前後やオフィスアワーなどに直接声をかけてください。

オフィス・アワー

大学ホームページ（教員ページ）に掲載のとおり。

ウインドウを閉じる

3/4

シラバス参照

4/4

シラバス参照

CampusPlan Web Service
シラバス参照

講義名

人工知能とその活用(副題)

Articial Intelligence and its Practical Application

開講責任部署

現代社会学部現代社会学科

講義開講時期

後期

基準単位数

2

代表曜日

木曜日

校地

東黒牧キャンパス

開講時期

2年後期

必修・選択区分

選択

講義区分

講義

代表時限

２時限

担当教員
職種

氏名

教授

◎ 新森昭宏

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

アルゴリズムキーワード②

探索

キーワード③

論理と推論

キーワード④

機械学習

キーワード⑤

データサイエンス

到達目標

到達目標①

人工知能技術の基礎概念を説明できる。
（40%)

到達目標②

人工知能技術の活用状況を説明できる。
（40%)

到達目標③

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%)

到達目標④
到達目標⑤
卒業要件・資格関連など
卒業要件

幼稚園教諭

保育士

小学校教諭

社会福祉士

社会福祉主事スクールソーシャルワーカー

ディプロマポリシー

1/4

シラバス参照

ディプロマポリシー①

ディプロマポリシー②

カリキュラムポリシー
カリキュラムポリシー①

カリキュラムポリシー②

現⑨経営情報に関する専門性の向上

現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

◎

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

グループ演習地域フィールドワーク

授業外学修指導・
自主活動

○

授業計画表

回

【授業内容】(事前・事後学習)(事前・事後学習時間)

第1回

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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［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。
［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。

90分

第2回

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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］人工知能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。
［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。

90分

第3回

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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］「ユークリッドの互除法」について調べておくこと。
［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。

90分

第4回

人工知能の動向：探索、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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［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。
［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。

90分

第5回

人工知能の動向： 知識表現
(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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］「エキスパートシステム」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。
［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。

90分

第6回

人工知能の動向： 機械学習・深層学習(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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］「機械学習」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。
［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。

90分

第7回

人工知能分野の問題： トイ・プロブレム、フレー
ム問題、チューリングテスト、強いAIと弱いAI、知識獲得ボトルネック(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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］「チューリングテスト」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。
［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。

90分

機械学習の具体的方法： 教師あり学習(理解度を自己確認できるように、授業中に［予習］「回帰」「教師あり学習」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

第8回

90分

2/4

シラバス参照

Microsoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）と。
［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。

機械学習の具体的方法： 教師なし学習、強化学
習、モデルの評価(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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］「クラスタリング」という用語について
インターネットで調べ、その概要を把握しておくこと。
［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。

90分

ディープラーニングの概要： 多層パーセプトロ
ン、事前学習、GPU(理解度を自己確認できるように、授業中に第10回
Microsoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］「ディープラーニング」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。
［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。

90分

ディープラーニングの概要： 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック(理解度を自己確認できるように、授業中に第11回
Microsoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］「活性化関数」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。
［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。

90分

ディープラーニングの手法： CNN、深層生成モデ
ル、画像認識(理解度を自己確認できるように、授業中に第12回
Microsoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］物体認識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。
［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。

90分

ディープラーニングの手法： 音声処理と自然言語
処理、深層強化学習(理解度を自己確認できるように、授業中に第13回
Microsoft Formsを使った小テストを行う。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］自然言語処理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。
［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。

90分

ディープラーニングの社会実装： AIと社会、AIプ
ロジェクトの進め方、データ収集・加工・学習、
実装・運用・評価
第14回 (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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］最近の新聞で、AIに関する記事について調べておくこと。
［復習］講義資料を再確認し、課題レポートを提出すること。

90分

ディープラーニングの応用事例： 製造業、モビリ
ティ、介護、インフラ、サービス・小売・物流、
農林水産業、金融
第15回 (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。結果はすぐに自己確認できる。小テスト実施後に解説を行う。）［予習］ディープラーニングの応用事例について
インターネットで調べ、その概要を把握しておくこと。
［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。

90分

第9回

評価方法

期末試験（80%）、各回の課題レポート（20%）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。

使用資料＜テキスト＞

・「ディープラーニング G検定 公式テキスト 第2版」（翔泳社, 2021）

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）

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、研究室

ウインドウを閉じる

3/4

シラバス参照

4/4

シラバス参照

CampusPlan Web Service
シラバス参照講義名

データサイエンス実践演習Ⅰ(副題)

Practical Seminar on Data Science I

開講責任部署

現代社会学部現代社会学科

講義開講時期

後期

基準単位数

2

代表曜日

月曜日

校地

東黒牧キャンパス

開講時期

2年後期

必修・選択区分

選択

講義区分

演習

代表時限

４時限

担当教員
職種

氏名

准教授

◎ 豊岡理人授業の概要

本講義では、Pythonのデータ解析用のプログラミングモジュールScikit-learnを利用してデータサイエンスについて学ぶ。本講義では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」、「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

データ分析

キーワード②

モデリング

キーワード③

機械学習

キーワード④

Python

キーワード⑤

Scikit-learn

到達目標

到達目標①

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%）

到達目標②② Python（scikit-learn）を使ってデータ解析を実行できる（30%）

到達目標③③ 実際のデータからモデルを作成し、結果を解釈できる（40%）

到達目標④
到達目標⑤
卒業要件・資格関連など
卒業要件

幼稚園教諭

保育士

小学校教諭

社会福祉士

社会福祉主事スクールソーシャルワーカー

ディプロマポリシー

1/3

シラバス参照

ディプロマポリシー①

ディプロマポリシー②

カリキュラムポリシー
カリキュラムポリシー①

カリキュラムポリシー②

現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

◎
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◎

グループ演習地域フィールドワーク

授業外学修指導・
自主活動

○

授業計画表

回

【授業内容】(事前・事後学習)(事前・事後学習時間)

第1回［予習］シラバスを読んでおくこと。［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、関ガイダンス、機械学習と連モジュール等のインストールは<b>不要</b>（自分のPCで利用したい人は
Scikit-learn
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。

60分

第2回

［予習］教科書3章
3,1 回帰のアルゴリズム
回帰ー回帰のアルゴリズ
3.2 線形回帰
ム、線形回帰の部分を読んでおくこと。［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。

120分

第3回

［予習］教科書3章
3.3 線形回帰の正則化
回帰ー正則化、確率的勾
3.4 線形回帰の確率的勾配降下法
配降下法の部分を読んでおくこと。［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。

120分

第4回

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

120分

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
回帰／分類ーサポートベ 教科書4章
クトルマシン
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。［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。

120分

第6回

［予習］教科書3章
3.7 ランダムフォレスト回帰
回帰／分類ーランダムフ 教科書4章
ォレスト
4.5 ランダムフォレストの部分を読んでおくこと。［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。

120分

第7回

クラスタリング［予習］教科書第5章を読んでおくこと。［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。

120分

2/3

シラバス参照

第8回

次元削減［予習］教科書第6章を読んでおくこと。［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。

120分

第9回

モデルの評価［予習］教科書第7章を読んでおくこと。［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。

120分［予習］教科書第8章
8.1 はじめに
実データ分析ータイタニ
第10回
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
ックの生存者予測の部分を読んでおくこと。［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。

120分［予習］教科書8章
実データ分析ー気温と消 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
第11回
費の予測モデルの部分を読んでおくこと。［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。

120分［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
実データ分析ー映画のレ
第12回
8.5 MovieLensを使ったモデル作り
コメンデーションの部分を読んでおくこと。［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。

120分

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
実データ分析（期末レポ載されている課題を調べておくこと。［復習］期末レポートで取り組む課
ート課題）
題について、データの概要について確認しておく。

120分

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。
実データ分析（期末レポ［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
ート課題）
討する。

120分

第15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
実データ分析（期末レポ
ついて考えておくこと。［復習］最終的に作成したモデルと予測結果につート課題）
いてまとめ、期末レポート課題として提出すること。

360分

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、秀和システム、3520円（税込み）

使用資料＜参考図書＞<a href="https://scikit-learn.org/stable/index.html" target="_blank">scikit-learn</a><a href="https://signate.jp/" target="_blank">SIGNATE</a><a href="https://www.kaggle.com/" target="_blank">Kaggle</a>

授業外質問方法

いつでもどうそウインドウを閉じる

3/3

シラバス参照

CampusPlan Web Service
シラバス参照講義名

データサイエンス実践演習Ⅱ(副題)

Practical Seminar on Data Science II

開講責任部署

現代社会学部現代社会学科

講義開講時期

前期

基準単位数

2

代表曜日

水曜日

校地

東黒牧キャンパス

開講時期

3年前期

必修・選択区分

選択

講義区分

演習

代表時限

１時限

担当教員
職種

氏名

准教授

◎ 越智士郎

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/Keras、PyTorch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」、「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

キーワード②

ディープラーニング

キーワード③

画像解析

キーワード④

テキストマイニング

キーワード⑤

API

到達目標

到達目標①

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%）

到達目標②② Web API を利用してデータの取得ができる（30%）

到達目標③③ 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%）

到達目標④
到達目標⑤
卒業要件・資格関連など
卒業要件

幼稚園教諭

保育士

小学校教諭

社会福祉士

社会福祉主事スクールソーシャルワーカー

ディプロマポリシー

1/3

シラバス参照

ディプロマポリシー①

ディプロマポリシー②

カリキュラムポリシー
カリキュラムポリシー①

カリキュラムポリシー②

現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

◎
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

グループ演習地域フィールドワーク

授業外学修指導・
自主活動

◎

授業計画表

回

【授業内容】(事前・事後学習)(事前・事後学習時間)

第1回

ガイダンス、Pythonの復習、構造化データと非構造化データ［予習］シラバスを読んでおくこと。［復習］持っていない人はGoogleのアカウン
45分
トを取得しておくこと。

第2回

MNIST数字認識プ
ログラム［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。
120分
https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner［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。

第3回

転移学習：画像
分類機の再トレーニング［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/tf2_image_retraining［復習］モデ 120分
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。

第4回

任意画風の高速
画風変換［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/tf2_arbitrary_image_stylization
120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。

第5回映画レビューを使ったテキスト
分類［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/tf2_text_classification［復習］モ 120分
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。

第6回

BERT
(Bidirectional
Encoder
Representation
fromTransformer)を使ったテキスト
分類［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/classify_text_with_bert［復習］ 120分
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。

第7回

DALL·Eを使った
テキスト文からの画像生成［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/［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。

120分

第8回

YouTube API の設定［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［復習］APIが正常に動作することを確認しておくこと。

120分

第9回

YouTube Data
API による動画
情報の取得［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。［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。

120分

2/3

シラバス参照

第10回

Twitter API の設定［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［復習］API が正常に動作することを確認しておくこと。

120分

Twitter API に
第11回 よるTweet情報の取得［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。［復120分
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。

KH Coderのイン
第12回 ストール・使い方［予習］KH Coder の概要について確認しておくこと。
https://khcoder.net/［復習］KH Coder が正常に動作することを確認しておくこ
と。

120分

KH Coderを利用した文章解析

［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。［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。

120分

第13回

期末レポートの第14回 テーマ設定、実行［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。［復習］いくつか
120分の方法を試して、より良い前処理法・解析法がないか検討すること。

期末レポートの実行、まとめ［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。［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 240分
ート課題として提出すること。

第15回

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＞

特になし

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、秀和システム、3520円（税込み）

授業外質問方法

情報共有ツールやメール、授業の前後やオフィスアワーなどに直接声をかけてください。

オフィス・アワー

大学ホームページ（教員ページ）に掲載のとおり。

ウインドウを閉じる

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