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徳島文理大学短期大学部 |
科目番号 | 10212 | 担当教員名 | 小林 郁典 | 単位 | 2単位 |
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科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 後期 | 対象年次 | 1,2年 |
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授業概要 |
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本講義は、システムの代表的なモデリング手法とそのためのデータサイエンスについて学習する。特に、システムから得られたデータを効率良く整理・体系化し、その特徴を把握する手法について、具体的な演習を通して理解を深める。受講に際しては、パーソナルコンピュータの基本的操作方法と、Microsoft Excel、何らかのプログラミング言語を習得していることが望ましい。 キーワード:データモデリング、人工知能 |
到達目標 |
【知識】 ・モデリングに関する一連の流れと代表的なキーワードについて説明することができる 【態度】 ・与えられた(演習)課題をすべて提出する 【技能】 ・Excel VBAを使った簡単なプログラムを作成できる ・簡単なデータ設計ができる 【思考・判断】 ・学習した内容を踏まえ、新しい問題が与えられたときに、解決する方法を示唆することができる |
授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
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【1】 | ガイダンス(モデリングとは何か) 演習環境の準備 | 講義 | 各研究室において、演習ができる環境を整備する |
【2】 | Excelによるデータ解析手法(前半) ・環境整備と簡単な演習 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【3】 | Excelによるデータ解析手法(後半) ・汎用的機能の理解 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【4】 | Excelを利用した統計処理の基本 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【5】 | クラスタリング(前半) ・データをいくつかのグループにわける方法 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【6】 | クラスタリング(後半) ・データをいくつかのグループにわける方法 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【7】 | トピックモデル ・インターネット上で注目されているキーワードは何? | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【8】 | クラス分類(前半) ・悪い回答を判別する | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【9】 | クラス分類(後半) ・悪い回答を判別する | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【10】 | 感情分析(前半) ・ツイートデータの分析 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【11】 | 感情分析(後半) ・ツイートデータの分析 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【12】 | 回帰分析(前半) ・線型モデルの当てはめ | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【13】 | 回帰分析(後半) ・Excelでの演習 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【14】 | Excelを利用した機械学習 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【15】 | ニューラルネットワークの利用 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行う |
評価方法 |
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演習の結果が50%、レポート内容が50% |
教科書 |
教科書なし(教員が用意する資料を利用) |
参考図書 |
備考 |
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オフィスアワー:月曜日5時間目 15回のうち3回程度外部講師による実際に企業で行われた設計事例に関する演習をする可能性があります(交渉中)。 |