2024年度版
JP
EN
課程
学部前期課程
(151)
学部後期課程
(812)
大学院
(739)
横断型教育プログラム
メディアコンテンツ教育プログラム
(11)
死生学・応用倫理教育プログラム
(19)
こころの総合人間科学教育プログラム
(11)
数理・データサイエンス教育プログラム
(53)
地域未来社会教育プログラム
(3)
サイバーセキュリティ教育プログラム
(4)
サステイナビリティ学際教育プログラム
(22)
半導体教育プログラム
(6)
海洋学際教育プログラム
(4)
デジタル・ヒューマニティーズ教育プログラム
(12)
科学技術イノベーション政策の科学教育プログラム
(21)
社会デザインと実践のためのグローバルリーダーシップ養成プログラム
(25)
共通授業科目
全学部共通授業科目
(40)
大学院共通授業科目
(6)
学部・研究科
教養学部(前期課程)
(151)
法学部
(31)
医学部
(6)
工学部
(90)
文学部
(334)
理学部
(47)
農学部
(6)
経済学部
(37)
教養学部
(208)
教育学部
(6)
薬学部
(45)
グローバル教育センター
(2)
人文社会系研究科
(33)
教育学研究科
(5)
法学政治学研究科
(7)
経済学研究科
(14)
総合文化研究科
(257)
理学系研究科
(35)
工学系研究科
(106)
農学生命科学研究科
(29)
医学系研究科
(37)
薬学系研究科
(9)
数理科学研究科
(28)
新領域創成科学研究科
(87)
情報理工学系研究科
(59)
学際情報学府
(19)
公共政策学教育部
(14)
学年
2nd
(18)
3rd
(175)
4th
(205)
5th
(78)
6th
(78)
学期
S1
(781)
S2
(813)
A1
(842)
A2
(839)
W
(6)
時限
1限
(85)
2限
(335)
3限
(317)
4限
(328)
5限
(289)
6限
(46)
その他
(394)
曜日
月曜
(282)
火曜
(304)
水曜
(245)
木曜
(213)
金曜
(295)
土曜
(1)
集中
(398)
講義使用言語
日本語
(1385)
英語
(303)
ドイツ語
(6)
中国語
(10)
日本語/英語
(96)
日本語/フランス語
(7)
日本語/ドイツ語
(3)
日本語/中国語
(6)
韓国朝鮮語
(1)
イタリア語
(5)
日本語/イタリア語
(11)
日本語/ロシア語
(3)
その他
(6)
実務経験のある教員による
授業科目
YES
(89)
NO
(1613)
授業カタログとは
JP
EN
課程
学部前期課程
(151)
学部後期課程
(812)
大学院
(739)
横断型教育プログラム
メディアコンテンツ教育プログラム
(11)
死生学・応用倫理教育プログラム
(19)
こころの総合人間科学教育プログラム
(11)
数理・データサイエンス教育プログラム
(53)
地域未来社会教育プログラム
(3)
サイバーセキュリティ教育プログラム
(4)
サステイナビリティ学際教育プログラム
(22)
半導体教育プログラム
(6)
海洋学際教育プログラム
(4)
デジタル・ヒューマニティーズ教育プログラム
(12)
科学技術イノベーション政策の科学教育プログラム
(21)
社会デザインと実践のためのグローバルリーダーシップ養成プログラム
(25)
共通授業科目
全学部共通授業科目
(40)
大学院共通授業科目
(6)
学部・研究科
教養学部(前期課程)
(151)
法学部
(31)
医学部
(6)
工学部
(90)
文学部
(334)
理学部
(47)
農学部
(6)
経済学部
(37)
教養学部
(208)
教育学部
(6)
薬学部
(45)
グローバル教育センター
(2)
人文社会系研究科
(33)
教育学研究科
(5)
法学政治学研究科
(7)
経済学研究科
(14)
総合文化研究科
(257)
理学系研究科
(35)
工学系研究科
(106)
農学生命科学研究科
(29)
医学系研究科
(37)
薬学系研究科
(9)
数理科学研究科
(28)
新領域創成科学研究科
(87)
情報理工学系研究科
(59)
学際情報学府
(19)
公共政策学教育部
(14)
学年
2nd
(18)
3rd
(175)
4th
(205)
5th
(78)
6th
(78)
学期
S1
(781)
S2
(813)
A1
(842)
A2
(839)
W
(6)
時限
1限
(85)
2限
(335)
3限
(317)
4限
(328)
5限
(289)
6限
(46)
その他
(394)
曜日
月曜
(282)
火曜
(304)
水曜
(245)
木曜
(213)
金曜
(295)
土曜
(1)
集中
(398)
講義使用言語
日本語
(1385)
英語
(303)
ドイツ語
(6)
中国語
(10)
日本語/英語
(96)
日本語/フランス語
(7)
日本語/ドイツ語
(3)
日本語/中国語
(6)
韓国朝鮮語
(1)
イタリア語
(5)
日本語/イタリア語
(11)
日本語/ロシア語
(3)
その他
(6)
実務経験のある教員による
授業科目
YES
(89)
NO
(1613)
HOME
検索結果
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため,URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
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。
Search
データマイニング概論
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
A1
A2
月曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
データマイニング概論
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
A1
A2
月曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
知能社会情報学講義Ⅰ(データマイニング概論)
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
A1
A2
月曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
総合分析情報学特論XIA
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
マイリストに追加
マイリストから削除
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)
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
S2
月曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
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)
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
マイリストに追加
マイリストから削除
機械学習の数理
詳細を見る
MIMA Search
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、機械学習の基本的手法を紹介し、これらにとって必要な数理的基礎を、事例を踏まえて講義する。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
S1
S2
月曜2限
マイリストに追加
マイリストから削除
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)
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
A1
A2
火曜3限
マイリストに追加
マイリストから削除
メディアプログラミング入門
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
S2
集中
マイリストに追加
マイリストから削除
メディアプログラミング入門
詳細を見る
MIMA Search
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。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
A2
集中
マイリストに追加
マイリストから削除
1
2
3
4
5
1-10 / 全1685件
マイリストにログインする
マイリストを使うと、自身が興味を持つ科目をチェックできます。
チェックした科目は随時マイリストを開くことにより確認できます。
マイリストを使うためにはログインをしてください。
Googleアカウントを使って
ログイン
Twitterアカウントを使って
ログイン