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授業科目
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最終更新日：2024年10月18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
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。
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
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。
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）
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。
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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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。
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
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）
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
火曜5限
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数理情報学特別講義I（データマイニングによる異常検知）
データマイニングによる異常検知の基礎と応用を修得する。
現実にデータがあふれ、ビッグデータの時代を迎えている。マーケティング、セキュリティ、インフラ系、生命科学、教育データ分析, 経済分析などの分野ではビッグデータから異常や変化を知ることにより、情報を活用することが重要になってきている。本稿では、そのような時代のニーズに沿った機械学習技術と、その基礎としての学習理論、また、これを応用する異常検知技術と実例について講義する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4820-1014
GIF-MA6601L1
数理情報学特別講義I（データマイニングによる異常検知）
山西 健司
火曜3限
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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
0590107-1
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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航空宇宙工学特別講義
航空宇宙に関する最新かつ多様な研究をオムニバス講義形式で紹介する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-AA4u84L1
FEN-AA4u84L1
航空宇宙工学特別講義
各教員
木曜3限
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データサイエンス超入門
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。
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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