【授業の目的】

本講義は，経営学部経営学科に係る専門科目において，本学の教育目標である「専門学術の振興」に貢献することである．また，本学の建学の精神である「中正な思想を涵養し，広い視野を持って社会に貢献する人物の要請」を目指し，教育理念の「幅広い学習機会の提供」，「専門学術の振興」を伝える．

【到達目標】

統計、数理モデルについて学修し、データ解析の知識、スキルの素養の習得を目指す
1. コンピュータ・サイエンス(CS)の分野/技術に関する知識の修得できるようになる
2. データ解析に必要な論理的思考能力の修得できるようになる
3. Pythonを用いたデータ解析技術の基礎の習得できるようになる
4. 情報処理(CS)でよく使われる手法，テクニックの習得できるようになる

【授業計画】

■ 注意事項
- 箕輪担当の講義を"初めて"受講する者は1回目のオリエンテーションを必ず出席して下さい。
--- この講義は、対面講義でも、Moodle(ムードル)という講義管理システムを利用し、資料の配布やレポートの受付、テストの実施を行います。欠席した場合もMoodleより講義資料を取得して下さい。
- 自粛下にならない限り、対面講義のみを予定しております。（オンラインと対面講義の両方であるハイブリット講義は実施致しません）。
--- オンライン講義になった場合、ZOOMを利用した講義を予定。ミーティングIDは講義案内システムを通じて連絡します。
- オンラインでの本演習の受講に必要なPCは各自でご用意して頂く必要があります。PCは最新のブラウザ(例: Chrome, Firefox, Safari, Edgeなど)が不備なく動作すれば、OS(例: Windows, Android, MacOSなど)やPCの形態(例: PC, iPad, タブレットPCなど)は問いません。スマホといった画面が小さいPCは非推奨です。タブレットPCでもキーボードを用意して頂く事が望ましいです。
- 講義資料は、講義用システムから配布します。この資料を中心に説明しますが、プログラミングは難しく、聞き逃した場合は、指定教科書や参考書を参考にして下さい。各回の講義タイトルに書かれている頁数は、指定教科書の頁数であり、各回の講義実施範囲に相当しますので、欠席等した場合は、この頁数を基に復習されるとよいでしょう。

- 注) 講義「アプリケーション作成演習」を受講して頂く必要があります．後半はデータ解析などを実施するのにPythonを用いるためです．
- 講義の再調整中のため，実施内容が多少前後する事がございます．

1. 人工知能の基礎; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
2. Searching Algorithm; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
3. Machine Learning; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
4. 自然言語処理; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
5. Neural Network; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
6. Computer Vision; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
7. ファジィ推論; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
8. Sorting; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
9. Genetic Algorithm(遺伝アルゴリズム); 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
10. Beyesian(ベイズ理論/ベイズネットワーク); 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
11. Agent Theory; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
12. Game Theory; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
13. グラフ理論; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
14-15. Deep Learning1-2; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
16-22. データ解析の基礎; 講義者Webサイトよりe-book配付
- データ解析のための手法，可視化手法などよく用いるのを講義致します．
- 事前学修：講義範囲の予習
22-24. テキスト解析の基礎; 講義者Webサイトよりe-book配付
- データ解析のための手法，可視化手法などよく用いるのを講義致します．
- 事前学修：講義範囲の予習
25. サーバ管理/自動化に便利なCLIツール作り; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
26-28. Office(Word, Excel)ファイルの操作; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習
27-30. Webアプリ開発; 講義者Webサイトよりe-book配付
- 事前学修：講義範囲の予習
- 事後学修：講義実施範囲の復習

【予習・復習】

- 予習: Moodleに記載の講義内容を事前に読み、理解しておく事(1.5時間)
- 復習: 講義実施した内容を復習をしておく事。特に要点(強調、強く説明した箇所）は記憶に定着する様にする事(2.5時間)

【授業関連科目】

・必須：アプリケーション作成演習
・事前受講推奨科目：数学（現代数学への招待A，使える数学A,B）
・プログラミングJava, プログラミングVB，情報処理概論，情報システム技術など情報系科目の受講も推奨いたします。

【成績評価方法・注意】

- 採点： 「評価(方法)手段」に記した割合で評価する
※ ただし、小テストとレポート、受講態度の割合は多少変更の可能性があります
- 単位認定: 出席2/3以上必要である(シラバスの指示)
- 出欠確認: ※ スマホ要持参: 出席確認を次のいずれかで実施するため: QRコード, WiFi, 独自出席シート。
- フィードバック: Moodle/講義案内システムを通して総評する

【教科書】

プリントを配布する

【参考書】

適宜指示する
著者：柴田淳　書名：みんなのPython 第4版　出版社：SB Creative