データサイエンス・リテラシ導入（’２２）基本情報
科目名:データサイエンス・リテラシ導入（’２２）
メディア:オンライン
科目区分:基盤科目
単位数:1単位
主任講師名:中谷 多哉子（放送大学教授）
【講義概要】
これからの社会における就労や生活の様々な場面で、データに基づく判断が求められるようになる。そこで必要となるのが、数理・データサイエンスの技術である。データに基づく判断がなぜ必要なのか、それはどのように行われるべきなのか、社会においてそれはどのように役立つのか。本科目は、これらの事項を学習する科目として、高等学校卒業者が最低限備えているべき予備知識のみを前提として開設する。これからの社会では、人工知能(AI)が判断を代行する機会が多くなると予想されるが、このAIについても概説し、正しく理解し利用するための基礎的な事項を学習する。【授業の到達目標】
理数系分野を専攻しない学生を対象として、以下の各点について、卒業後社会人として生活・就労するにあたり基礎となる事項を理解し、社会におけるデータサイエンスの応用事例を知る。
1） データサイエンス入門：データで社会を可視化し問題を解決する
2） 画像処理とAI：AIの歴史と実社会応用
3） 画像処理とAI：人間センシングとAIの持続的高度化
4） ビッグデータ利活用のためのプライバシー保護
5） 社会調査法の基礎
6） 社会におけるデータサイエンス・AIの利活用
7） AIによるデータサイエンスとシミュレーション
8） 自動車へのデータサイエンスの応用【成績評価の方法】
成績評価は、小テスト(50％)、レポート(50％)の評価により行う。
課題に対して、キーワードを用いてレポートを作成する。レポートが講義された内容を網羅していること、より深く知識を学習した解答になっていること、最近の話題にも触れてAI、データサイエンスの重要性や役割を理解していることを確認し、成績を評価する。
※オンライン上の学習で評価する。放送授業と異なり、通信指導や単位認定試験は行わない。また、単位修得できなかった場合の再試験制度も設けていない。【履修上の留意点】
https://www.ouj.ac.jp/
各回は3つまたは4つのパートに分かれている。パート毎に出題される練習問題と解説を読んで、内容を理解すること。
全8回の講義映像は全て、インターネット配信公開講座 『【導入A】データサイエンス基礎から応用』 と同様です。
※本科目の受講には、インターネットなどの受講環境が必要となる。詳細は本学ウェブサイトを参照のこと。
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