データサイエンス副専攻の授業科⽬
授業科⽬名称

担当教員名

グレ

開講

ード

年次

単位数

科⽬の趣旨

授業内容

授業⽅法

学修⽬標

情報社会論は「思想の闘技場」であると⾔われる。つまり、社基本的に情報⽀援システム

会科学、⾃然科学、⼈⽂科学のmanaba、および、オンライン会

あらゆる知識が「情報」という議システムzoomを使って、教員 単に「今は情報社会だから、情キーワードのもとで動員されるが説明資料を学⽣に提⽰し、そ報技術は必要だ」という極めてのが情報社会論という学問分野れを解説する、というやり⽅で単純な⾒⽅を脱して、情報技である。

授業が進んでいく。資料には画術・AIの特質やその必要性、利便報は社会の中でとらえなけれ

この授業では特に、なぜこの社像が含まれていることもある性を、主体的に判断できる⼒をばその特質は⾒えてこない。

会は情報技術を必要としているが、この授業で扱う資料の99％⾝に付けることを⽬標とする。

そこで、この講義は現代社会のか、情報技術が社会に与えるは「⽂字」である。

その際、⽤語の正確な理解を⼼と情報の関わりについて幅広影響は何か、といった観点か各回において、資料は事前にダ掛け、さらに、データサイエン

い知識をもとに洞察できる素ら、情報技術を学ぶ（あるいウンロード、かつ、印刷して⼿スの考え⽅など、情報技術に関養を⾝につけることを⽬的とは、学ばない）ことの意味を考元に置いておくことが望ましする極めて多様な⾒⽅に接するえていくような内容にしたい。

い。また、各回のテーマは独⽴ことで、様々な異論の問題点をさらに昨今、社会で注⽬を集めしておらず、話として連続して理解し、その⻑所や短所などをている⼈⼯知能（AI）、及び、いる。したがって、数回連続し理解できることを⽬標とする。

データサイエンスについてどのて講義に参加しないと理解が困ように考えたらよいのか、につ難になる。

現代社会を語る上で情報の視点は不可⽋であり、同時に情1

情報と社会Ⅰ

稲本唯史

導⼊1年

2次する。

いて説明する。
⾃然科学⼊⾨Ⅰでは２０世紀以前の⾃然科学についてひととお「⾃然科学⼊⾨Ⅱ」は、物理りの知識を得た。本科⽬ではそ学・化学・⽣物学などの⾃然れらの知識を前提として、２０科学がもっている学問として世紀以降に発展した現代の⾃然の性質を理解することを直接的な⽬的としているが、最終的には、科学的思考法とはど

2 ⾃然科学⼊⾨Ⅱ

⼤森克徳

吉⽥律

河合忍

導⼊

1年

2次

科学について解説を⾏う。
前世紀以降、⾃然科学は⽬を瞠る発展を遂げた。そしてそれは想像を超えるほど社会を豊かにのようなものなのかを⾝に付してきた。⼀⽅でそんな科学技けることを⽬的としている。

術は地球規模の環境変化を引きこのような⽬的を達成するた

起こし、⼈類の存続⾃体をも危めには、⾃然科学の成り⽴ち機に曝すことになった。

といった縦断的アプローチ

授業では最新の⾃然科学についや、ある事項を個々の学問かてごく簡単な解説を⾏う。複雑ら多⾓的に扱う横断的アプ
ローチ、そしてそれらを織り混ぜた組織的アプローチなどで最新の内容を含むが、少なくともそれぞれの分野でどのような点が重要なトピックと⾒做されているのか理解することが必が考えられ、それぞれが実際要である。の講義内容になるであろう。

最新の知⾒を学んだあと、もう授業で扱われた話題について考ハイブリッド授業を⾏う。

え、正しく理解し、そこで使わmanaba/Responを使⽤する。授 れた⽤語についても知識として業に関する連絡はmanabaの掲⽰ 取り込むことによって以下の能板で⾏うので必ずチェックする⼒を獲得することを⽬標とすこと。オンラインで参加の学⽣る。

はzoomを使⽤して参加する。

１．新聞記事等の⼀般向け記事

授業の進⾏中でも質問を受けに使われるレベルの現代⾃然科付ける。教室では挙⼿等で、オ学の⽤語を正確に理解する。

ンラインではzoomのチャット機 ２．基本的な現代⾃然科学に関能で質問してほしい。

する説明について、その正誤を授業の途中に２回、manabaの⼩ 正しく判断できる。
テスト機能を使って⼩テストを

３．⼀般向け記事で⾔及される⾏う。当然ながら質疑応答や⼩程度の現代⾃然科学に関する課テストは成績に直結する。

題・論題について、論理的で適切な考察ができる。

⼀度、⾃然科学とは何なのか、どうあるべきなのかについてま現象の本質（線形性）を捉える「数学⼊⾨Ⅰ」は、ベクトル訓練を現代や古代⼈の叡智と論と⾏列、ベクトルと⾏列の役理と思考に触れながら⾏う。

割、連⽴１次⽅程式の解法な数学は対象としている現象を単どを主要な学習⽬標とする。

純明快な原理でその本質に迫コンピュータのアルゴリズムやプログラミングを作成する上で最低限必要となる論理的3

数学⼊⾨Ⅰ

⼀⼭稔之

導⼊

1
年
次

2

り、現象の解析（分析）に最適な⼿法を考案し、問題の定式化（モデル化）及びその解や数理構造を決定することにあり、何な考え⽅を「正⽐例」をキー千年も前の古代⼈の知恵と知識ワードにして学ぶ。

をフル活⽤する。

正⽐例を⼀般化した線形性の授業は数学を苦⼿にしている学概念を使って社会科学の分野⽣にも分かるように⾝近な例やに現れるさまざまな現象の理現象を活⽤しながら、ほとんど解とそれらをモデル化する代予備知識なしで授業を進める。

表的な⽅法を修得する。
更に、各種の公務員試験や教員試験の問題を取り上げなが授業と数学に対する理解度を確認する為に、毎回授業中に演習を実施する。内容については、授業内容にそった問題及びデーら「線形数学」の分野の基本タサイエンスを学習するための事項について実践的に学習す基本事項を修得する問題に加える科⽬である。て、必要に応じて映像教材を活⽤し、Pythonにも触れたい。

毎回授業開始直前に本学のホームページおよび⼤学のメールアドレスで「manaba」にログインして連絡の有無を確認し、指⽰に従うこと。
指定した教科書に基づき授業を対⾯とZoomで⾏う。授業⽀援シ
ステムmanabaで配布する講義資料にも⽬を通しておくこと。
毎回授業中に実施する課題の解答を締切時間までにmanabaを使⽤して提出すること。
論理的な思考⽅法を⾝につけることは情報の真偽度判定やデータ分析⼒を培う上で⾮常に有益であると思われるので、2000年以上前の古代⼈の知的財産から最先端の数学の息吹にも触れつつアイデアの真髄を丁寧に説明する。

この学修⽬標は、学習者が数学の苦⼿意識を無くすること及び線形代数学が個⼈情報や⾦融機関におけるセキュリティを保護する暗号の仕組みと解読、都市間の⼈⼝移動、デマが伝わるときの真偽度（流⾔蜚語）等で変幻⾃在に応⽤されている姿を理解し、実際に⾃分の⼿で暗号を作成したり、10年後・100年後の都市と農村間の⼈⼝移動を予測したり、噂や情報の真偽度を数値化出来るようになることで創造⼒あふれる⼈材になるための素養を培う。

データサイエンス副専攻の授業科⽬
授業科⽬名称

担当教員名

グレ

開講

ード

年次

単位数科⽬の趣旨

授業内容

授業⽅法

微分積分学は現代社会の基盤に毎回授業開始直前に本学のホーおいて⼀翼を成す普遍的な知識

ムページおよび⼤学のメールア「数学⼊⾨Ⅱ」は、無限⼩のであり、「⼈類の遺産」であドレスで「manaba」にログイン この学修⽬標は、数列や微分積世界における正⽐例を⼀般化る。予備知識をほとんど仮定しして連絡の有無を確認し、指⽰分のアイデアが如何に現実の世した「微分の概念」を使ってないで、気の遠くなるような年に従うこと。

界で役⽴っているかを⾝近な事限をかけて培われてきたこの素指定した教科書に基づき授業を例から宇宙現象等を通じて理解

晴らしいアイデア（本質）を直対⾯とZoomで⾏う。授業⽀援シ と興味を持ち、⼤学院や各種資感的に理解することを⽬指す。

ステムmanabaで配布する講義資 格試験や数学検定やディープ悠久の時を超えて編み出された料にも⽬を通しておくこと。

ラーニングG検定に出題された微習得する。

無限の概念（無限⼩、無限⼤）

毎回授業中に実施する課題の解

分積分に関する分野の問題が解コンピュータのアルゴリズムの有⽤性を学び、数列や無限個答を締切時間までにmanabaを使 ける実践⼒も合わせて⾝に付けやプログラミングを作成するの⾜し算のアイデアから球の体⽤して提出すること。

上で最低限必要となる論理的積に出現する係数4/3のメカニズ 数列や極限操作の未学習を前提育成を⽬指す。

な考え⽅を「連続と無限⼩」

ム（数千年前のアイデア）を紹に⾝近な現象を取り上げて基礎もう⼀つの重要な到達⽬標は、をキーワードにして学ぶ。

介する。

から授業を進める。

恐ろしいサラ⾦やマチ⾦の利息

微分の逆演算としての原始関数

毎回授業中に演習を実施する。

計算の仕組みや振り込め詐欺にや不定積分はもちろん、積和の内容については、授業内容に代表される数学や数字に疎いこ概念から⾯積、定積分の概念へそった問題及びデータサイエンとから騙されることがないよう社会科学の分野に現れるさま
ざまな現象の理解とそれらをモデルとする代表的な⽅法を

4

数学⼊⾨Ⅱ

⼀⼭

稔之

導⼊

1年

2

次

更に、各種の公務員試験や教員試験の問題を取り上げながら「微分と積分」の分野の基進み、微分と積分の関係（ススを学習するための基本事項をに、また冷静な判断を下せるよトークスの定理）についても⾔習得する問題に加えて、必要にうために論理的・数理的に分析する科⽬である。

及したい。

応じてPythonについても触れた出来る能⼒を培うことである。

授業は⾼等学校で数学を苦⼿にい。

していた紀元前3000年頃の現代で⾔えば国勢調査にあたる⼈⼝や⼟地の測量や調査がそのルーツと⾔われることもある実⽣活

5

統計学⼊⾨Ⅰ

稔之

導⻑坂

浩史

⼊1
年

2

次

統計学は⽂系、理系を問わずに密着した学問分野である。

⾮常に応⽤範囲の広い学問で現在は、⾼度かつ多岐に亘る応ある。「統計学⼊⾨Ⅰ・Ⅱ」⽤分野を持つ統計学を古き良きを通して統計学の⼊⾨レベル

時代の素朴なアイデアから始を概観することになるが、め、物事を確率的に考える⽅法「統計学⼊⾨Ⅰ」では、統計学を理解する上で⽋くことの出来ない確率が中⼼的テーマです。⽇常使われる確率が、及び個々に⾒るとバラバラのデータを集団として取り扱うことで、本質的あるいは特徴的な性質を抽出するための基礎となる概念や定式化及び統計処理等

数学的にはどのように表現さを通して、現代統計学の基本事れるのかしっかり聞いて欲し項を取り扱う授業である。

いと思います。

現代の統計学は、その基盤（基礎理論）が確率論で構成されているため、この「統計学⼊⾨
Ⅰ」では、⾼校時代の順列・組合せの復習から始めて、確率の意味を古代⼈から現代⼈までの前期の「統計学⼊⾨Ⅰ」の内容

⼀⼭稔之

導⻑坂

浩史

⼊年
次

して連絡の有無を確認し、指⽰

この学修⽬標は、統計学とはどに従うこと。のような考え⽅をする学問であ指定した教科書に基づき授業をるかを確率論を通じて理解する対⾯とZoomで⾏う。授業⽀援シ ことにある。現代統計学の基盤
ステムmanabaで配布する講義資 を成している確率論的なものの料にも⽬を通しておくこと。

⾒⽅とそれを定量的に表す基本

毎回授業中に実施する課題の解的な考え⽅と処理⽅法について答を締切時間までにmanabaを使 基本的な問題が解けることであ⽤して提出すること。

る。

創造⼒あふれる⼈材になるため確率的な分析⽅法にある程度慣の素養を培うために統計学の本れた時点で、統計学の基本的な質を理解する。そのため教科書概念や考え⽅を修得し、世の中の解説を読み、解けなくても良に氾濫している過⼤広告や誤っいので、例題や練習問題にチャた情報や誤解等について統計学レンジしてから授業に臨み、授を使って判別出来る⼿段を⾝に業で内容が理解出来たら、翌週付ける。

までに繰り返し復習すること。
必要に応じてPythonにも触れる。
毎回授業開始直前に本学のホードレスで「manaba」にログイン 析したり、予測したり、検定すついて学ぶ。与えられたデータして連絡の有無を確認し、指⽰るとは、どのように考えどう処から将来を予測したり、設定しに従うこと。

理することかを理論的にも計算た信頼度において推定する場合指定した教科書（前期から引き的にも応⽤的にも理解すること⾮常に応⽤範囲の広い学 問で の基本的な考え⽅と⼿法を具体続き使⽤）に基づき授業を対⾯である。

観することになるが、特に統2

ドレスで「manaba」にログイン習した後、推測統計学の基礎に的なデータや事例を⽤いて学修して統計学の⼊⾨レベ ルを概 を進めていく。

統計学⼊⾨Ⅱ

ムページおよび⼤学のメールア

ムページおよび⼤学のメールアある。統計学⼊⾨Ⅰ、Ⅱを通

6

毎回授業開始直前に本学のホーを前提とするので初回授業で復

統計学は⽂系、理系を問わず

1

ることで創造⼒あふれる⼈材の本事項について実践的に学習していた⽅にも分かるように⾝統計学は古のピラミッドを建設

⼀⼭

学修⽬標

計学⼊⾨Ⅱでは、統 計学の中⼼部にふれるので、⾃分の専とZoomで⾏う。授業⽀援システ 確率変数について、普通の変数
ムmanabaで配布する講義資料に との違いを学習し理解する。

次に、統計学において⾻格を成も⽬を通しておくこと。

次に、推測統計学の基礎をなすしている「中⼼極限定理」の前

毎回授業中に実施する課題の解

⼆項分布と正規分布について基提条件を教科書よりも⼀歩踏み答を締切時間までにmanabaを使 本的な性質を学び、中⼼極限定込んで考察し、この定理の意味⽤して提出すること。

理を理解した上で、具体的な演前期から使⽤している教科書の習問題に適⽤して解くことで、⾨のどんな所 に統計学の応⽤ するところを例題や演習問題をがあるのか常に気をつけても 通じて理解する。その際に、統らいたい。 そういうことを考 計検定や⼤学院の⼊試問題（統える習慣を⾝につけてもらい 計分野）を活⽤する。
たいと思います。

到達⽬標は統計学でデータを分後半部分（第8章から第12章）を 定理の意味と使い⽅が理解でき使⽤する。

るようになる。

「使える統計学」を⾝に付ける

これらのことを踏まえた上で、次に、仮説を⽴てて検定を⾏う為に数式処理システム等も活⽤仮説検定について基本的な概念とはどのような作業なのかを具する。と基盤をなす考え⽅が如何に体例を通じて学び、実際の現象毎回授業中に演習を実施する。

様々な分野に応⽤されているかに適⽤してその意味と⼿法を理内容については、授業内容にを学習し、理解出来るようにな解出来る様にする。

そった問題及びデータサイエンることである。

代表的な確率分布とその適⽤例スを学習するための基本事項をデータサイエンス副専攻の授業科⽬
授業科⽬名称

担当教員名

グレ

開講

ード

年次

単位数

科⽬の趣旨

授業内容

授業⽅法

学修⽬標

表計算ソフトは、企業において各種集計やグラフ作成などの⽇常業務に利⽤されるだけでなく、データサイエンスにおいても基本的な統計分析やより⾼度な分析のためのデー
タの準備に活⽤される基本的基
7

表計算とデータサイエンス

堀⽞

礎

2・年

応

次

2

⽤

Excel は、データの集計、分析、グラフの作成等の作業を効率的に⾏うことができるため、データサイエンスにおいて基本的なツールとなっている。
さらに Excel と Python を組み合なツールとなっている。

わせて⽤いることにより、Excel

この科⽬では、各種集計やグ単体ではできないより複雑なラフ作成などの基本的な利⽤データ処理が可能となる。Excel法から始め、各種データの基の初歩を学んだ学⽣がこの授業本的な統計分析を統計的な背を履修することにより、基本的景も含めた上で理解し、表計算ソフトとプログラミングを組み合わせたより⾼度な活⽤法までを習得することを⽬的

な統計量の計算やデータの可視化とともに、Excel とマクロだけではできないより進んだデータ

Excel の基本的な使い⽅について実習を通じて確認し、実際的な統計データを使って基本的な統計量や可視化の実習を⾏った
後、Excel と Python と組み合わせたより進んだデータ処理の実習を⾏う。
全 13 回の授業を通じ、前半は各単元の基本事項について解説し、後半は解説した事項に基づく実習を⾏う。

Excel の基本的な使い⽅や関数を⾝につけ、平均、標準偏差、相関係数などの基本的な統計量の計算、ヒストグラムや散布図などによるデータの可視化を習得するとともに、Excel と Pythonを組み合わせてより進んだデー
タ処理を⾏い、データサイエンスのツールとして⾃在に活⽤できるようになることを⽬標とする。

処理を⾝につけることができる。とする。

与えられたアプリケーション

近年、データサイエンスやソフトウェアを操作するだけディープラーニング(深層学習)なでは、コンピュータを⾃由にどの⼈⼯知能(AI)の⼿法が多くの活⽤することはできない。コ

産業分野で活⽤されるようにンピュータ上で⾃分のやりたなったことを背景として、産業い事を⾃分の⼿で実現するための第⼀歩としてプログラミ
ングの基礎について学習す基
8プログラミング

安形輝

⾔語Ⅰ

堀⽞

る。

礎

2・年

応

次

2

⽤

界におけるプログラミングができる⼈材に対する需要が⼤きくなっている。
本講義では、データサイエンスや⼈⼯知能の分野で標準的に使プログラミング⾔語Ⅰでは汎われているプログラミング⾔語⽤プログラミング⾔語コンパ

Pythonを⽤いて、プログラミンイラシステムを使ってその⾔グを初歩から学習する。

語の⽂法、プログラミング技

プログラムの⼊⼒⽅法やインデ法、データ処理⽅法等を中⼼ントの考え⽅から始め、演算⼦に学習する。プログラミング
⾔語としては、JAVA、C(C++)⾔語、アセンブラと変数、条件分岐と繰り返し、関数の作り⽅と使い⽅、ライブラリの利⽤やテキスト処理までを学び、データサイエンス、（CASLⅡ）、Ruby等を使⽤ディープラーニング、⼈⼯知能する。これらの⾔語の中からの学習と実践に必要なプログラ１⾔語以上を開講する。

ミングの基礎を習得することを

授業はPC教室で⾏い、各回の授業のテーマに関する解説と、こ・プログラミング⾔語Pythonをれに関連するプログラミング実

⽤いてデータサイエンスや⼈⼯習を実施する。

知能の分野の実践に必要な基本

プログラミング実習において的なプログラミングを⾏えるこ

は、簡単なものであっても各⾃とが実際にプログラミングを⾏う・プログラミング⾔語Pythonをことを重視する。

⽤いてデータサイエンスや⼈⼯また、各回の授業の後、各回の知能の分野の実践に必要なテキ

授業のテーマに関連するプログ

ストファイル処理のプログラミ

ラミング課題を実施し、提出すングを⾏えることることを求める。

・プログラミング⾔語Pythonを

プログラミング課題は、授業⽀⽤いてデータサイエンスや⼈⼯援システムを利⽤して指定した知能の分野の実践に必要な標準期⽇までに提出する。各回のプライブラリ・外部パッケージをログラミング課題の他、学期末⽤いたプログラミングを⾏えるに全体を通じた課題を出す場合ことがある。

⽬的とする。

Ⅰで学んだ知識と実習を基盤

プログラミング⾔語Iに続き、近として、Ⅱではより⾼度で実年データサイエンスや⼈⼯知能・プログラミング⾔語Pythonを践的なプログラミング技術にの分野で標準的に使われている⽤いてデータサイエンスや⼈⼯ついて学習する。Ⅰでは基本

プログラミング⾔語Pythonを⽤

授業はPC教室で⾏い、各回の授 知能の分野の実践に必要な数値いてプログラミングを学習す

業のテーマに関する解説と、こ計算のプログラミングを⾏えるる。

れに関連するプログラミング実

こと的なプログラミングを理解し、実際に⾃分で⼊⼒して実⾏する過程が中⼼であったが、Ⅱではプログラミングは9プログラミング

安形輝

応

⾔語Ⅱ

堀⽞

⽤2
年次

2

プログラミング⾔語IIではPython 習を実施する。プログラミング・プログラミング⾔語Pythonをの代表的なライブラリである実習においては、簡単なもので⽤いてデータサイエンスや⼈⼯NumPy、pandas、Matplotlib、あっても各⾃が実際にプログラ

知能の分野の実践に必要なデー

もちろんのこと、⾃分でコーscikit-learnの学習を通じて、ミングを⾏うことを重視する。

タの⼊⼿・加⼯、データの可視ディングに必要な前処理からPythonによる数値計算、データまた、各回の授業の後、各回の化のプログラミングを⾏えるこ

デバッグまで⼀⼈でできるよの⼊⼿・加⼯、データの可視授業のテーマに関連するプログとうになることを⽬標とする。

化、データセットの分割、決定ラミング課題を実施し、提出す・プログラミング⾔語Pythonを使⽤する汎⽤⾔語にもよるが⽊の学習と可視化、k-meansクることを求める。プログラミン

⽤いてデータサイエンスや⼈⼯ラスタリング、階層的クラスタ

グ課題は、授業⽀援システムを知能の分野の実践に必要な機械リング、主成分分析による次元利⽤して指定した期⽇までに提学習のプログラミングを⾏える削減などの、機械学習の実践的出する。各回のプログラミング

ことなプログラミングを学ぶ。

課題の他、学期末に全体を通じ・プログラミング⾔語Pythonをまた、ウェブからのデータの収た課題を出す場合がある。

⽤いてウェブからのデータの収概ね多次元配列の処理やデータ処理がプログラミングでき、簡単なエディタ程度のアプリケーションの製作を⽬標とする。原則として、ⅠとⅡ集、⾃然⾔語処理の初歩、画像集、初歩的な⾃然⾔語処理、初は同⼀の汎⽤プログラミング処理の初歩についても学習す

歩的な画像処理を⾏えること⾔語を履修する。

る。

データサイエンス副専攻の授業科⽬
授業科⽬名称

担当教員名

グレ

開講

ード

年次

単位数

科⽬の趣旨

授業内容

授業⽅法

学修⽬標

ディープラーニング（深層学習）などの機械学習分野の最新

近年、マーケティング分野やの⼿法を実データに適⽤できる医療分野をはじめとする産業ようになることゴールとして、界の多くの分野でデータサイデータサイエンスや⼈⼯知能のエンスが重要な役割を果たしている。データサイエンスを各分野で効果的に応⽤するた
基10

データサイエンス⼊⾨

堀⽞

めには、「データの適切な扱

礎

2・年

応

次

2

⽤

分野で標準的に使われているプ
ログラミング⾔語Pythonを⽤いて、以下の内容について学習する。
まずデータ駆動型社会や⽣成AIにいと前処理」、「適切なアル⾄るAI開発の歴史などの背景につゴリズムの選択」、「結果のいて解説した後、変数や制御構適切な解釈」を習得する必要

造、関数などのPythonによるがある。

データ処理プログラミングの基本科⽬では、データサイエン

礎を学習し、次にデータ処理にス分野で広く⽤いられているプログラミング⾔語を使⽤し、実データを使った演習を通じてこれらの内容を習得する。

必要となる数値計算ライブラリとグラフ描画ライブラリの利⽤法を学習する。
後半では、分類問題、回帰分析やクラスタリングなどの機械学習の基本的な⼿法から、ディー授業はPC教室で⾏い、各回の授業のテーマに関する解説と、これに関連するプログラミング実習を実施する。
プログラミング実習においては、簡単なものであっても各⾃が実際にプログラミングを⾏うことを重視する。
また、各回の授業の後、各回の授業のテーマに関連するプログラミング課題を実施し、提出することを求める。プログラミン
グ課題は、授業⽀援システムを利⽤して指定した期⽇までに提出する。
各回のプログラミング課題の他、学期末に全体を通じた課題を出す場合がある。

・基本的なデータサイエンスの⼿法を理解すること・与えられたデータセットに対して⾃分の判断で適切な分析⼿法やアルゴリズムを選択できること・選択したアルゴリズムによって分析を⾏い得られた結果に解釈を与えられること・代表的な機械学習の⼿法を理解し、与えられたデータセットに対して適切な機械学習アルゴ
リズムを選択できること
・学習データとテストデータの分割や性能の評価などの基本的な機械学習の枠組みを理解すること・⽣成AIの基礎的な概念とその応⽤ついて理解すること

プラーニングによる画像の分

この科⽬は、「情報リテラ類、畳み込みニューラルネット
本授業では、データサイエンスシー」や「表計算の基礎と応の⼿法をメロディや歌詞のデー⽤」など情報処理の基本を学タに応⽤する「⾳楽情報処理」

んだ学⽣たちがコンピュータの実習を通じて、時系列データや情報システム、情報技術をの取り扱いや形態素解析をはじ

さらに深く学び、社会の中でコンピュータやＩＴがどのように使われているか、また、
基
データサイエン
11 ス応⽤プロジェ

堀

⽞

礎

2・年

応

クトⅠ

どのように活⽤すべきかにつ
2次⽤

具体的な内容として、情報のからの機械学習によるアーティ

基礎理論、コンピュータシス

スト推定などのプロジェクト課

テム、ネットワーク並びにセ

題を定めPBL(Project-Based

クトⅡ

⽞

年

応

次⽤

2

分かれて⾏い、グループごとに⾃分たちが作成するプロジェク領域にほぼ相当しており、本ンテーションを⾏う。履修者

科⽬を受講することにより⽇は、楽器演奏、バンド演奏、常的にＰＣやインターネット
この科⽬は、「情報リテラ

DAWによる⾳楽制作などの⾳楽バーチャルリアリティ（仮想現シー」や「表計算の基礎と応実, VR）は、実物ではないが実物⽤」など情報処理の基本を学のように感じられる環境を作りんだ学⽣たちがコンピュータ出す技術であり、産業⽤途へのや情報システム、情報技術を応⽤が急速に進んでいる。

また、どのように活⽤すべきか

・プロジェクト課題はグループにト課題を構想し、作成とプレゼうに使われているか、堀Learning)に取り組む。

試験におけるテクノロジ系のコンピュータやＩＴがどのよ

12 ス応⽤プロジェ

メロディデータの処理や歌詞のな⾃動作曲や、歌詞とメロディさらに深く学び、社会の中で2つける。
⾃然⾔語処理を応⽤する、簡単家資格であるＩＴパスポート

礎

能の活⽤に関する洞察⼒を⾝にることを⽬的とする。

らは経済産業省が認定する国

データサイエン実践を⾏い、機械学習や⼈⼯知いて知識と洞察⼒を⾝につけキュリティ等を扱うが、これ基めとする⾃然⾔語処理の⼿法の本授業では初歩的なバーチャルリアリティ開発に関する実習を通じて、バーチャルリアリティ開発に関する知識、⾼次元データの可視化などのデータサイエについて知識と洞察⼒を⾝にンスへの応⽤と産業応⽤の発想つけることを⽬的とする。

⼒を⾝に着ける。

多くのデータがデジタル化さバーチャルリアリティ開発のたれ利⽤可能になった今⽇、⼤めの開発環境の整備、基本的な量のデータをコンピュータで開発⼿法について学習した後、分析することにより新たな知を発⾒するデータサイエンスが注⽬されている。

⾼次元データの可視化などのプロジェクト課題を定めPBL(Project-Based Learning)に取り組む。

そこで本科⽬では、データのプロジェクト課題はグループに加⼯・分析を⾏うことによ

分かれて⾏い、グループごとにり、データサイエンスの基本

⾃分たちが作成するプロジェク的な考え⽅やデータを取り扱ト課題を構想し、作成とプレゼ・未知のデータから新たな知⾒
授業は⼩規模のPC教室で⾏い、履修者は20名を上限とする。
前半では、各回の授業のテーマに関する解説と、これに関連する実習を実施する。必要に応じて各回の授業のテーマに関連する課題を課す。
後半では、5名を上限とする4グループに分かれ、PBL(ProjectBased Learning)を実施する。グ
ループごとに⾃分たちが作成するプロジェクト課題を構想し、構想に関してプレゼンテーションを⾏なった後、実際に作成を⾏い、最終プレゼンテーションを実施する。

を引き出し実社会の問題解決に結びつけるマインドを持つこと
・データサイエンス、機械学習や⼈⼯知能の基本的な理解に必要な数学や統計学の基礎⼒を持
つこと・データサイエンス、機械学習や⼈⼯知能に関する基本的な⼿法を理解しこれを現実的な問題に応⽤できる
こと・データサイエンス、機械学習や⼈⼯知能の基本的な実装を⾏えるプログラミング⼒を持つこと
・データサイエンス、機械学習や⼈⼯知能と社会の関わりに関する基本的な理解を有すること・未知のデータから問題解決のための新たな知⾒を引き出すマ
授業は⼩規模のPC教室で⾏い、 インドと社会実装を⾏う実⾏⼒
履修者は20名を上限とする。

を持つこと

前半では、各回の授業のテーマ・データサイエンス、機械学習に関する解説と、これに関連すや⼈⼯知能の進んだ理解に必要る実習を実施する。必要に応じな数学や統計学の応⽤⼒を持つて各回の授業のテーマに関連すことる課題を課す。

・データサイエンス、機械学習

後半では、5名を上限とする4グや⼈⼯知能に関する進んだ⼿法

ループに分かれ、PBL(Project-を理解しこれを現実的な問題にBased Learning)を実施する。グ 応⽤できるこループごとに⾃分たちが作成すとるプロジェクト課題を構想し、・データサイエンス、機械学習構想に関してプレゼンテーショや⼈⼯知能の応⽤的な実装を⾏

ンを⾏なった後、実際に作成をえるプログラミング⼒を持つこ⾏い、最終プレゼンテーションとを実施する。

・データサイエンス、機械学習や⼈⼯知能と社会の関わりに関する進んだ理解を有すること

データサイエンス副専攻の授業科⽬
授業科⽬名称

担当教員名

グレ開講

ード

年次

単位数科⽬の趣旨

授業内容

授業⽅法

学修⽬標

数学・数理科学・統計学を使っ毎回授業開始直前に本学のホー何気なく⾒過ごしている⾝近なて現象のモデルを考案し、それムページおよび⼤学のメールア現象について、モデル化するたを基にして数式処理システムやドレスで「manaba」にログイン めの思考⽅法と本質を捉えるたプログラミング⾔語やネット資して連絡の有無を確認し、指⽰めに現象を「単純化」かつ「細の⾒⽅や捉え⽅について、基源を⽤いて、現象の再現やシに従うこと。

分化」するための基本的な⼿法礎となる概念や⼿法に加えてミュレーション等をおこなう科

授業は対⾯と同時に、Zoomを介 を理解出来るようになることをコンピュータやインターネッ

⽬である。

してのオンライン授業も⾏う。

ト上の有効な資料や資源を活どうモデル化するかについて実授業⽀援システムmanabaで配布 次に、論理的分析だけでなく、⽤しながら、最先端の数理科感を持ちながら試⾏錯誤してもする講義資料にも⽬を通しておさまざまな要素が絡み合ってい学や統計科学の成果についてらえる様に、⾝近な現象の考察くこと。

る現象を数理的だけでなく、確からはじめる。数理モデルや確PC教室での授業が出来なくなっ 率的にも考察した後にモデル化

率モデルの作り⽅にある程度慣た場合は、シミュレーションをする⼿法と計算⽅法を⾝に付けれた時点で、今度は静的だが次⾏うアプリを変更する。

る。

第にスケールの⼤きなものを毎回授業中に実施する課題の解

さらに、益々驚異的に発展しつ

うに⾝近な現象や事例を基に考察や分析する対象に加え、理答を締切時間までにmanabaを使 づけるAIを意識して、情報幾何のして導⼊部分の敷居を低くし論的な厳密さよりも具体的イ⽤して提出すること。その回でごく初歩的な部分が理解できるながら、考察対象となる現象メージを把握することを最優先学習するテーマに関係するモデようになるために必要な最⼩限やデータの数理科学的あるいする。

ルを簡単な例から問題解決に直の知識を修得する。

は統計科学的な体系化とモデ⾮常に⼩さな数字や想像も出来結する例題までを段階を踏ん

数理モデルの視点から問題の本

ル化について探究する科⽬でないような巨⼤な数値を扱うたで、必要な予備知識や関連⼿法質を捉えることが出来るようにめにコンピュータ・数式処理シ（コンピュータや数式処理を含なることが、最終的な到達⽬標ステム・プログラミング⾔語・む）を準備した後、数理モデルであるが、コンピュータや数式インターネット資源を活⽤し、情報を⼊⼿するさい、あるいを考案するために具体的な問題処理システムを効果的に援⽤し主として⾃然現象あるいは社会現象を対象に数理的なもの

３13 数理の世界探究 ⼀⼭稔之

発展

・
４2

年

紹介する。
その際、社会科学系の学⽣にその本質部分を理解できるよ

次ある。

第⼀⽬標とする。

は、情報をウェブコンテンツとウェブは⼈々の⽣活の中で、して公開するさいにウェブを活情報を⼊⼿する、あるいは、⽤するために必要な知識・技術発信する最も重要なメディアを⾝につけることを⽬標とすになりつつある。ウェブ技術の進歩は速く、ウェブの全体像を把握できている⼈はおそ14

ウェブの世界探究

安形輝

発展

る。
授業の前半では、ウェブの仕組
みや構造、検索エンジンの仕組みを理解することで、情報を３

らく誰もいないほど世界が広・がり、私たちの現実の社会や確かつより網羅的な検索ができ世界にさまざまな影響を与えるように、また、検索された年ている。

ウェブページを信頼性等の点か

次

この科⽬は、ウェブの構造やら評価できる⼿段を学ぶ。

検索エンジンのしくみについまた、授業の後半ではウェブコ

４2て学ぶとともに、ウェブを構成するウェブコンテンツを作成する際の基礎知識および技ウェブ上で探すさいに、より正ンテンツの作成と公開に関して、HTML等の基本的な仕組みから外部の情報サービスの応⽤まで幅広く学習し、⾼度なウェブ術を講義と演習を通じて習得コンテンツを作成できるようにしていく。

する。インターネットアーカイ
ブなどのウェブコンテンツのアーカイビングについても触れ

Google Classroomで資料配布及び課題提出を⾏う形で実施する。初回時にmanabaからGoogleClassroomに誘導する。
対⾯授業ができる場合にはPC教室での講義と演習を前提として実施する。対⾯授業ができない
場合、Zoomを利⽤しハイブリッド授業形式ないしオンライン授業形式で実施する。
その場合、Zoomを活⽤し、講義、グループディスカッション等を⾏う。毎回の課題についてはできるだけ、次の回までに提出し、何回分も溜めないで欲しい。

授業の前半では社会のインフラストラクチャとしてのワールドワイドウェブから情報探索を通じたウェブコンテンツの利⽤に関する知識や技術の習得を⽬的とする。
授業の後半では、ウェブを⽤いて様々なコンテンツを発信するさいに、基本的なHTML、Javascript、CSSなどのウェブ技術を習得するとともに、CMSを通じたコンテンツ発信について学び、さらにはコンテンツ発信のさいの情報リテラシー能⼒を⾝につけることを⽬的とする。