人工知能とビッグデータ

講義名 /Name of Subjecte

人工知能とビッグデータ

配当年次 /Year of Study

学部１年～４年

到達目標 /Course Objectives

今後、社会に大きな影響を与えることが確実である人工知能技術について、その効用と課題を正しく理解する。

授業内容 /Schedule

授業計画コメント /Comments on the Schedule

受講生の専門内容に応じて、講義内容は変更する場合がある。
この科目は以下のプログラムの指定科目（コア科目）です。
- 2023年度以降の入学者を対象とした「データサイエンス副専攻プログラム」
- 2022年度以前の入学者を対象とした「データサイエンスプログラム」

授業方法 /Teaching Method

講義が中心となるが、理解を深めるためにPCを使った演習も行う。

使用言語 /Language of Instruction

日本語 /Japanese

英語 /English

日本語・英語以外 /Other Language

準備学習(予習・復習) /Class preparation and review

・授業中に配られた配布物を一読しておくこと（60分）
・授業で習得したスキルが定着するよう復習し、不明な点をまとめておくこと（60分）

成績評価の方法・基準 /Evaluation

評価項目 /Criteria	評価配分 /Percentage	備考/ Remarks
学期末試験（第1学期） /First Term examination
学年末試験（第2学期） /Second Term examination
中間テスト /Mid-term examination
レポート /Reports	30 %
小テスト /Quizzes	50 %	実習課題を含む
平常点（出席、クラス参加、グループ作業の成果等） /Particlpation, Attendance, Group Work, etc.	20 %
その他(備考欄を参照) /Other(see remarks column)
成績評価コメント各目標についてどのような点が評価のポイントになるか、具体的に記入してください。 /General Comments on the Evaluation Criteria:
到達目標の達成度を授業への参加状況と授業時間に行う小テストと演習課題により評価する。

課題等（試験やレポート等）に対するフィードバック /Feedback on Exams or Assignments

講義内容についての質問をMoodleにより受け付ける。

教科書 /Textbook

教科書コメント /General Comments on the Textbooks

授業中に配布する資料を教科書とする。

参考文献 /Reference Book

参考文献コメント /General Comments on the Reference Books

必要に応じて参考文献を紹介する。

履修上の注意 /A Note on Registration

その他 /Other Information

カリキュラムマップ /Curriculum map