AI・データサイエンス基礎
授業のテーマ及び到達目標
現代社会におけるAI（人工知能）やデータサイエンスの役割、および、その基本的な仕組みや利活用の方法を学ぶとともに、実際の活用事例にも触れます。受講者は、現代社会を生きるためのリテラシー（いわゆる「読み書きそろばんの能力」、すなわち、誰もが持つべき当然の素養）として、AI技術やデータの利活用に関する基礎的な知識や留意事項を学び、それらを今後の学業や実生活に生かせるようになります。積極的に参加し、最先端のさまざまな紹介事例から現代社会の大きな変化を感じ取ってください。
授業概要
この授業はｅラーニングシステムと Google Classroom を使用し、オンライン（オンデマンド型）形式により実施されます。各回の教材（PDFと映像）と課題（確認テストと振り返り課題）はｅラーニングシステム上に配信され、学期中、受講者はすべての教材を繰り返し閲覧・視聴することができます。
担当者からは、毎週の一定曜日に Google Classroom でその週の課題をお知らせします。受講者の皆さんは、毎週、複数の映像教材を順を追って視聴した上で、期限までに課題に回答し、学習を進めてください。課題のうち、確認テストには何度でも回答できますので、できるだけ高得点となるように繰り返し取り組み、理解の定着をはかることが期待されます。
授業計画
1. ガイダンス／データサイエンスとは〜背景とキーワード
2. 社会で起きている変化〜日本の現状・Society5.0に向けて
3. 社会で活用されているデータ〜具体例と分類・オープンデータとは
4. データ・AIの活用領域〜AIの定義・歴史的背景と現状
5. データ・AI利活用のための技術〜データ認識技術・AI技術・課題と展望
6. データ活用とは〜データの定義・活用のモデルとアプローチ・活用の領域
7. データ・AI利活用の現場〜実社会における利活用の事例と今後の課題
8. データ・AI利活用の最新動向〜新しいビジネス・関連する新技術
9. データを読む（１）〜データの種類・代表値・ばらつき・チェックの方法
10. データを読む（２）〜相関と因果・母集団と抽出・統計情報の正しい理解
11. データを説明する〜グラフの活用・データの比較／データを扱う〜演習問題
12. データ・AIを扱う上での留意事項（１）〜エルシー（倫理的・法的・社会的な課題）・行ってはいけない不正行為（ねつ造・改ざん・盗用）・個人情報の保護と現状
13. データ・AIを扱う上での留意事項（２）〜データ・AI利活用において生じる様々なバイアス（ゆがみ・偏り）・AIの正しい活用に向けて
14. データを守る上での留意事項まとめ〜情報セキュリティについて・データサイエンスの重要性
＊サポートとしてランゲージラボ内に参考図書を設置しています。