テクノロジー特論B（データ）

専門科目

応用・実践

E

4Q

水

8限

中西 崇文／橋本 大也

25名

1単位

生成AI時代において、コンテンツ制作におけるデータドリブンな意思決定を可能な人材になることを目的として、データサイエンティストに求められる能力を理解し、実践を通じて現場で活用できる基礎的なスキルについて講義する。データ分析の基礎を学んだうえで、数値データ、テキストデータ、画像データなどを対象とした統計処理・分析手法を説明する。また、ハンズオン形式の演習を通じてデータ処理や分析を実践し、生成AIの活用、LLM、画像生成といった人工知能技術の応用についても明らかにする。

（1）データサイエンティストとして、活躍するための基礎的な能力を理解する。
（2）AI時代のデータ活用の展望を得て、自身のビジネスプランや研究活動に反映させることができるようになる。
（3）現実のデータを用いて基本的なデータ分析やAI活用ができるようになる。

データサイエンス、統計基礎、人工知能、機械学習、データマイニング

データサイエンスとAIの最前線

データサイエンスの最前線で起きていることを解説する。

対面授業

統計学基礎

統計学の基本とPythonを使ったデータ分析、統合手法を学ぶ。

対面授業

テキストマイニング入門

専門ツールや生成AIを使ったテキストデータの分析手法とビジネス活用を知る。

対面授業

プロジェクト演習の課題設定

個人またはグループで取り組むプロジェクトを教員とのディスカッションを通して決める。プロジェクトは最終回に成果発表する

対面授業

大規模データの分析現場

企業の最前線で大規模データサイエンスプロジェクトに従事するデータサイエンティストを招聘して講義

対面授業

AIと機械学習基礎

AIがどのようにデータマイニング、テキストマイニングや、テキスト・画像・動画の生成をしているか。基本的な統計や確率の理論を紹介した上で、実際にPythonでAIを使いながら理解する。

対面授業

AIと機械学習応用

第6回に引き続き、AI及び機械学習の全体像を解説する。LLMのコアであるトランスフォーマーやアテンションアルゴリズムなどの動作を理解して、AIを高度に活用する方法を知る。

対面授業

データ分析の発表会と総括

分析演習の個別発表と総括を行う。

対面授業

講義形式および演習形式

5段階評価（S~D）
（1）授業中の発言や質問及びグループディスカッションの進行（40%）
（2）FSのコメントや授業用SNSでの投稿（10%）
（3）最終レポート（50%）

なし

なし

特になし