シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2025/01/29 現在 |
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開講科目名 ／Class |
演習ⅠA／Seminar ⅠA |
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授業コード ／Class Code |
B600011022 |
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ナンバリングコード ／Numbering Code |
BACa508/DSCa508 |
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開講キャンパス ／Campus |
ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ |
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開講所属 ／Course |
経営学部／Business Administration |
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年度 ／Year |
2025年度／Academic Year |
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開講区分 ／Semester |
前期／SPRING |
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曜日・時限 ／Day, Period |
水2(前期)／WED2(SPR.) |
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単位数 ／Credits |
2.0 |
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主担当教員 ／Main Instructor |
林坂 弘一郎／RINSAKA KOICHIRO |
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遠隔授業 ／Remote lecture |
No |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 林坂 弘一郎／RINSAKA KOICHIRO | 経営学部／Business Administration |
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授業の方法 ／Class Format |
「演習」 |
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授業の目的 ／Class Purpose |
我が国が目指すべき未来社会として提唱されたSociety 5.0は、情報社会（Society 4.0）に続く新たな段階で、AIやIoTによるデジタル化が一層進展する。本ゼミナールでは、Society 5.0で必要とされる情報リテラシ（情報や情報機器を使いこなす能力）を習得し、データ分析、AI・機械学習、そして情報管理のためのWebシステム開発について学習する。また、希望者には情報処理技術者試験を受験するために必要な知識、特にITパスポート試験や基本情報技術者試験についても指導します。前期の演習IAでは、Python言語を活用して、人工知能（AI）・機械学習に関するプログラムを開発し、画像認識や自然言語処理などの応用に取り組む。 |
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到 達 目 標 ／Class Objectives |
・表計算ソフトウェアやプログラミング言語を使用し、データの集計・分析などを行える。（技能） ・演習IIで卒業論文を作成するために必要となる知識・技術を身につける。（知識・技能） |
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授業のキーワード ／Keywords |
Excel、Python、最適化問題、AI、機械学習 |
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授業の進め方 ／Method of Instruction |
PCを用いた演習とプレゼンテーションを中心に実施する。 |
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履修するにあたって ／Instruction to Students |
欠席回数が3分の1を超える場合は単位を与えないので注意すること。 LMS (主に Moodle) と https://rinsaka.com/ も参照してください。 |
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授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class |
グループ課題について役割を分担し、各自がその分担について30分〜1時間程度を使って作業することが求められる。 |
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提出課題など ／Quiz,Report,etc |
Excel や Python に関する演習課題の提出を求める。 |
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成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria |
提出課題、発表内容、ゼミへの貢献度で評価する。 |
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テキスト ／Required Texts |
指定しない。 |
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参考図書 ／Reference Books |
適宜指示する。 |
| No. | 回 ／Time |
主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 1 | 第1回 | ガイダンス | ゼミの進め方を理解し、グループワークやプレゼンテーションのグループ分けを行う | |
| 2 | 第2回 | Excel による問題解決(グループワーク1) | Excel を利用した最適化問題の解決に挑戦する | |
| 3 | 第3回 | Excel による問題解決(グループワーク2) | Excel を利用した最適化問題の解決に挑戦する | |
| 4 | 第4回 | Excel による問題解決(グループワーク3) | Excel のソルバーによって様々な最適化問題を解決する | |
| 5 | 第5回 | プレゼンテーション | グループごとに結果を報告・討論する | |
| 6 | 第6回 | Python 入門1 | Python によるプログラム作成方法および基本的な文法を学ぶ | |
| 7 | 第7回 | Python 入門2 | Python によるプログラム作成方法および基本的な文法を学ぶ | |
| 8 | 第8回 | Python 入門3 | Python によるプログラム作成方法および基本的な文法を学ぶ | |
| 9 | 第9回 | Python による問題解決（グループワーク1） | Python で様々なAIや機械学習を利用して問題解決を行う | |
| 10 | 第10回 | Python による問題解決（グループワーク2） | Python で様々なAIや機械学習を利用して問題解決を行う | |
| 11 | 第11回 | プレゼンテーション | グループごとに結果を報告・討論する | |
| 12 | 第12回 | Python による問題解決（グループワーク3） | Python で様々なAIや機械学習を利用して問題解決を行う | |
| 13 | 第13回 | Python による問題解決（グループワーク4） | Python で様々なAIや機械学習を利用して問題解決を行う | |
| 14 | 第14回 | プレゼンテーション | グループごとに結果を報告・討論する | |
| 15 | 第15回 | 前期のまとめ | 前期の内容をふりかえるとともに、後期の演習IBから始める卒業研究のテーマについて説明する |