Course title
310053002
Basics of Artificial Intelligence

 ICHIKAWA Manabu
Middle-level Diploma Policy (mDP)
Program / Major mDP Goals
IoT Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Software Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Media Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Data Science Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Mechatronics Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Architecture and Architectural Engineering Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Environmental Systems and Urban Planning Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Bioscience Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Biomedical Engineering Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Sports Engineering Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Mathematical Sciences Course DP-1・3・2 データを収集・分析・予測を行うためのデータサイエンスの基礎的知識を理解し、利用できる。
Purpose of class
工学系の多くの研究においてデータを取り扱うことは必須といってもよいでしょう。また現在もしくは今後の工学においてデータサイエンスは切っても切れない関係にあります。この授業の目的は工学系の研究においてデータサイエンスの基礎となる歴史や現在を知ることで皆さんの卒業研究においてリテラシーを身に着けることです。
Course description
この授業では、データサイエンスの歴史や現在、社会や研究のどんな分野でデータサイエンスが利用されているか学ぶことが出来ます。また、データを取り扱う際に必要な倫理や法規についても学びます。
Goals and objectives
  1. 社会におけるデータ活用とその活用による変化を学ぶことができる。
  2. データ・AIの活用領域や活用のための技術を学ぶことができ
  3. データ・AIの活用における現在を学ぶことができる。
  4. データ・AIを扱う上でのルールを学ぶことができる。
Relationship between 'Goals and Objectives' and 'Course Outcomes'

 レポートまたは小課題 Total.
1. 30% 30%
2. 30% 30%
3. 25% 25%
4. 15% 15%
Total. 100% -
Evaluation method and criteria
毎回のレポートにより評価する。
Language
Japanese
Class schedule

 Class schedule HW assignments (Including preparation and review of the class.) Amount of Time Required
1. 社会で起きている変化 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90minutes
復習と課題を行う 60minutes
2. 社会で活用されているデータ 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90minutes
復習と課題を行う 60minutes
3. データ・AIの活用領域 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90minutes
復習と課題を行う 60minutes
4. データ・AIの活用領域・AI利活用のための技術 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90minutes
復習と課題を行う 60minutes
5. データ・AI利活用の現場 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90minutes
復習と課題を行う 60minutes
6. データ・AI利活用の最新動向 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90minutes
復習と課題を行う 60minutes
7. データ・AIを扱う上での倫理と法規 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90minutes
復習と課題を行う 335minutes
8. この科目は7回目まで。 なし 0minutes
9. この科目は7回目まで。 なし 0minutes
10. この科目は7回目まで。 なし 0minutes
11. この科目は7回目まで。 なし 0minutes
12. この科目は7回目まで。 なし 0minutes
13. この科目は7回目まで。 なし 0minutes
14. この科目は7回目まで。 なし 0minutes
Total. - - 1325minutes
Feedback on exams, assignments, etc.
ways of feedback specific contents about "Other"
Feedback in/outside the class.
Textbooks and reference materials
教科書：教養としてのデータサイエンス　内田誠一など著　講談社
参考資料：コンソーシアム教材資料
Prerequisites
Office hours and How to contact professors for questions
  • 各担当の教員に聞くこと
Regionally-oriented
Non-regionally-oriented course
Development of social and professional independence
  • Course that cultivates an ability for utilizing knowledge
Active-learning course
About half of the classes are interactive
Course by professor with work experience
Work experience Work experience and relevance to the course content if applicable
N/A 該当しない
Education related SDGs:the Sustainable Development Goals
  • 1.NO POVERTY
  • 2.ZERO HUNGER
  • 3.GOOD HEALTH AND WELL-BEING
  • 4.QUALITY EDUCATION
  • 5.GENDER EQUALITY
  • 6.CLEAN WATER AND SANITATION
  • 7.AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
  • 8.DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
  • 9.INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
  • 10.REDUCED INEQUALITIES
  • 11.SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
  • 12.RESPONSIBLE CONSUMPTION & PRODUCTION
  • 13.CLIMATE ACTION
  • 14.LIFE BELOW WATER
  • 15.LIFE ON LAND
  • 16.PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
  • 17.PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
Last modified : Tue Mar 31 04:04:35 JST 2026