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最終更新日:2024年10月18日

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データマイニング概論
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ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本授業では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。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。
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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
A1 A2
月曜5限
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データマイニング概論
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ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本授業では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。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。
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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
A1 A2
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)
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ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本授業では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。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。
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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
A1 A2
月曜5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)
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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。
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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
S2
月曜5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)
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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。
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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
A2
火曜5限
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メディアプログラミング入門
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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。
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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
S2
集中
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メディアプログラミング入門
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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。
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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
A2
集中
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総合分析情報学特論XIA
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医療・介護の分野における医薬品情報の重要性について、モノとヒトなど様々な視点から理解を深め、育薬という考え方を身に着ける。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4917151
GII-AC6311L1
総合分析情報学特論XIA
佐藤 宏樹
A1
木曜2限
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データサイエンス超入門
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データサイエンスに関する社会状況などの周囲状況およびデータサイエンスの技術概要、特に、データサイエンスに関わる統計・機械学習の概要を講義する。講義で紹介された統計・機械学習手法を用いて、実データを用いた分類や予測・回帰問題をpythonのプログラミングにより解く。これにより、データサイエンスの概要を把握・学習し、データサイエンスの中核技術に関する基本的レベルの修了を目標とする。プログラミングに習熟していない学生には初歩的プログラミングを指導する。課題回答はRによるものも認めるが講義では扱わない。
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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
S1
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)
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データサイエンスに関する社会状況などの周囲状況およびデータサイエンスの技術概要、特に、データサイエンスに関わる統計・機械学習の概要を講義する。講義で紹介された統計・機械学習手法を用いて、実データを用いた分類や予測・回帰問題をpythonのプログラミングにより解く。これにより、データサイエンスの概要を把握・学習し、データサイエンスの中核技術に関する基本的レベルの修了を目標とする。プログラミングに習熟していない学生には初歩的プログラミングを指導する。課題回答はRによるものも認めるが講義では扱わない。
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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
S1
火曜5限
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