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最終更新日：2026年4月1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・データサイエンスとは、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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教育と言語処理
言語処理の基本的な技術を演習形式で学びながら、教育場面への応用やその課題について理解する。前半では、文字列処理・言語処理の要素技術について個別に解説した上で、具体的な教育実践・教育研究を想定しながら、実際のテキストに対する分析を行う。後半では、生成AIサービスの基盤となる技術の仕組みや挙動を解説した上で、教育場面における言語処理技術の活用に関する動向を概観する。最後に、教育と言語処理をテーマに、テキスト分析あるいはツール開発に関する演習課題に取り組む。
本授業では、言語処理技術でできること・できないことを把握した上で、その応用について検討できるようになることが目標である。また、言語処理の技術的側面を扱いつつ、知識の伝達を可能にする記号・言語・文書のあり方とはどのようなものか、という基本的な問いに随時立ち戻りながら授業を進める。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
09262312
FED-SS3303S1
教育と言語処理
宮田 玲
月曜3限、月曜4限
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言語科学特殊講義（１）
自然言語処理を主な対象分野として、近年の大規模言語モデルに至るまでの基礎を講義します。
人文系でも使用実績のある教科書を基にして講義しますので、文科系の方でも受講いただけます。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08C152801
FAS-CA4G27L1
言語科学特殊講義（１）
林 克彦
月曜3限
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データサイエンス超入門
本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO2d21L1
FEN-CO2d21L1
データサイエンス超入門
久野 遼平
木曜5限
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データサイエンス超入門
本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO3d20L1
FEN-CO3d20L1
データサイエンス超入門
久野 遼平
火曜5限
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知能社会情報学特別講義Ⅰ（データサイエンス超入門）
本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-2001
GIF-CO5711L1
知能社会情報学特別講義Ⅰ（データサイエンス超入門）
久野 遼平
火曜5限
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知能社会情報学特別講義Ⅰ（データサイエンス超入門）
本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-2001-2
GIF-CO5711L1
知能社会情報学特別講義Ⅰ（データサイエンス超入門）
久野 遼平
木曜5限
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