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最終更新日:2025年4月1日

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データマイニング概論
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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。
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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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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。
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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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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。
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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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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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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
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)
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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
集中
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データサイエンス超入門
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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。
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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-CO2d21L1
FEN-CO2d21L1
データサイエンス超入門
久野 遼平
A1
木曜5限
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データサイエンス超入門
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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。
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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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先端機械学習
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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。
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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
S1 S2
月曜2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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