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本プログラムで修得可能な知識・技術

• 数理・データサイエンス・AIへの関心をさらに高め、データ分析・人工知能を実装するための技術を学び、以下の知識や技術を修得する。
• データサイエンス・AIを支える数学的基礎を理解し、人工知能を実現するためのアルゴリズムやプログラミングスキルを修得する。
• 人工知能に関して、パーセプトロン、エキスパートシステム、ニューラルネットワークを含む、歴史的な技術の流れと課題についての説明能力を修得する。
• データサイエンスに関して、重回帰分析、サポートベクタマシン、主成分分析等の主要な分析手法や分析技術を活用する能力を修得する。
• ニューラルネットワークに関して、ディープラーニング等の学習方法や応用技術を活用する能力を修得する。

対象学生

令和4年度以降に入学した情報マネジメント学部 情報マネジメント学科の学生が対象

授業科目

☆印は履修必須科目

本プログラムで修得可能な知識・技術

• 数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを扱う能力を身につけるために必要な下記の知識や技術を修得する。
• 人工知能に関して、定義・分類・歴史、課題、活用の拡がり等の説明能力を修得する。
• データサイエンスについての概要を理解し、データサイエンスに用いる主要な分析手法や分析技術、応用の可能性等を理解、修得する。
• オープンデータ、社会データ分析の事例を通して、活用されている場面および活用できる場面を発見する力を修得する。
• 情報化社会に関する知的財産権、個人情報、インターネットのガバナンス、企業不正等の理解を深める。
• 社会調査の結果を分析するための基礎知識として統計学の手法とデータの読み解き方を説明し、実施できる。

対象学生

令和4年度以降に入学した全学部・学科の学生が対象
※人間福祉学部 人間福祉学科は他学部履修にて本プログラムが履修可能

授業科目

☆印は履修必須科目