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授業科目
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最終更新日：2025年4月21日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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データマイニング概論
本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。
後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0590105
FSC-CC3A18L1
データマイニング概論
森 純一郎
月曜5限
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データマイニング概論
本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。
後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
35603-0121
GSC-PH5X10L2
データマイニング概論
森 純一郎
月曜5限
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知能社会情報学講義Ⅰ（データマイニング概論）
本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。
後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-1001
GIF-CO5701L1
知能社会情報学講義Ⅰ（データマイニング概論）
森 純一郎
月曜5限
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機械学習の数理
機械学習・データマイニングとは、大量のデータからデータの生成メカニズムを推定し、これを活用して将来予測や知識発見につなげることである。本講義では、機械学習の数理的基礎を、事例を踏まえて講義する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-MP4d30L1
FEN-MP4d30L1
機械学習の数理
山西 健司
月曜2限
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先端機械学習
In this course, students will systematically learn state-of-the-art machine learning and artificial intelligence techniques, including Large Language Models (LLMs), Graph Neural Networks (GNNs), and recommendation systems. Invited researchers from industry will provide insights into how these methods are applied to real-world problems. The course will also cover high-performance computing (HPC) and advanced system infrastructures underlying these techniques, enabling students to gain both theoretical understanding and practical experience.
本講義では、LLM（大規模言語モデル）、GNN（グラフニューラルネットワーク）、推薦システムなど、機械学習・人工知能の最先端技術を体系的に学ぶ。産業界で活躍する研究者をゲストとして招き、実世界の課題に対してこれらの技術がどのように応用されているのかを議論する。また、これらの高度な手法を支える高性能計算（HPC）や最先端のシステム基盤についても学び、理論と実践の両面から理解を深める。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4840-1056
GIF-IC5c19L3
先端機械学習
鈴村 豊太郎
月曜2限
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知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディアプログラミング入門）
2025年S2期に行う本授業は月曜5限に理学部１号館東棟 285講義室 (NSSOL Learning Studio)にて対面授業を行います。
主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。
メディア情報処理の基礎を学びます。
S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。
情理の学生は履修不可です。
「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、音やテキスト、画像といった様々な情報伝達メディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。
拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-2002
GIF-CO5712L1
知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディアプログラミング入門）
山肩 洋子
集中
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知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディアプログラミング入門）
主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。
メディア情報処理の基礎を学びます。
S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。
「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、音やテキスト、画像といった様々な情報伝達メディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。
拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
情理の学生は履修不可。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-2002-2
GIF-CO5712L1
知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディアプログラミング入門）
山肩 洋子
集中
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データ可視化と創造的システムデザイン
データ可視化はデータ「表示」という、計算機からの出力のことを指すのではない。データの表層的情報のみならず、背景に隠れた事象や状況についての因果関係までを読み取り解釈し、意思決定を行う人の「脳」につながる「眼」への入力である。
この講義では、人がどのような意思決定に至るプロセスの中でデータを生み出し、求め、使い、再利用してゆくかということを考えたうえで、このプロセスにフィットする技術としてデータ可視化について考え、その利用を体験してゆく。目的は、言い古されつくした「AI人材」や「データサイエンティスト」ではない。人間らしい思考と生活の中で、必要に応じてデータを利活用すrような、データ時代における自然体の人づくりをめざす。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3736-108
GEN-SI5701L1
データ可視化と創造的システムデザイン
大澤 幸生
金曜3限
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メディアプログラミング入門
2025年S2期に行う本授業は月曜5限に理学部１号館東棟 285講義室 (NSSOL Learning Studio)にて対面授業を行います。
主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。
メディア情報処理の基礎を学びます。
S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。
「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、音やテキスト、画像といった様々な情報伝達メディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。
拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0590107-1
FSC-CC3A20L1
メディアプログラミング入門
山肩 洋子
集中
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メディアプログラミング入門
主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。
メディア情報処理の基礎を学びます。
S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。
「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、音やテキスト、画像といった様々な情報伝達メディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。
拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0590107-2
FSC-CC3A20L1
メディアプログラミング入門
山肩 洋子
集中
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1-10 / 全1599件
