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| 徳島文理大学短期大学部 |
| 科目番号 | 10468 | 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 | 2年 |
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| 授業概要 |
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| 本講義では、ソフトウェア工学の最近のトレンドである人工知能と機械学習について学びます。実際の事例やデータを対象に、Pythonで実際にコーディングをしながら理解を深めます。受講に際しては、Pythonの基本的な学習を終えていることが望ましい。 授業の実施方法：授業の解説動画および課題はオンデマンドで配信します。わからないことがあれば授業時間に教室で質問に答えます。 キーワード：人工知能、機械学習、Python、データサイエンス |
| 到達目標 |
| 【知識】人工知能や機械学習に関する基本的な考え方とこれらをコーディングする方法について説明することができる 【態度】毎回の課題をすべて解答し、提出する 【技能】Pythonを利用して人工知能や機械学習のための簡単なシステムを構築することができる 【思考・判断】ソフトウェア設計・開発の現場で学習した知識を適切に利用することができる |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
|---|---|---|---|
| 【1】 | ・ガイダンス ・人工知能と機械学習 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【2】 | ・機械学習に必要な基礎統計学 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【3】 | ・機械学習によるデータ分析の流れ | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【4】 | ・機械学習の体験 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【5】 | ・分類1：アヤメの判別 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【6】 | ・回帰1：映画の興行収入の予測 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【7】 | ・分類2：客船沈没事故での生存予測 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【8】 | ・回帰2：住宅の平均価格の予測 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【9】 | ・教師あり学習の総合演習 ・前処理入門 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【10】 | ・さまざまな教師あり学習：回帰 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【11】 | ・さまざまな教師あり学習：分類 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【12】 | ・さまざまな予測性能評価 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【13】 | ・教師なし学習1：次元の削減 | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【14】 | ・教師なし学習：クラスタリング | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 【15】 | この授業のまとめ | オンデマンド授業と教室における質疑応答 | 講義内容に関するテスト課題に答える（90分程度） |
| 評価方法 |
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| 本試験の成績（50%）、課題の成績（40%）、受講態度（10%）で総合的に評価します。 課題等のフィードバックはGoogleクラスルーム上で公開する予定です。 |
| 教科書 |
| スッキリわかるPythonによる機械学習入門、須藤秋良著、インプレス、3,000＋税 |
| 参考図書 |
| 備考 |
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| オフィスアワー：月曜日５時間目 Googleクラスルームのクラスコード：vb7gcyr 科目コード：EDIF214L 実務経験はありません。 |