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教育情報の公表(作新学院大学女子短期大学部) 研究に関する相談・通報窓口 多言語ナビ multilingualization 学内専用 Webメール 学内情報サービス Web履修・成績 サイトマップ スクールバス時刻表 アクセスマップ お問い合わせ 作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム トップページ 大学教育センター 作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム 作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム 作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム(リテラシーレベル)について  本学では、全学的な基盤教育として数理・データサイエンス・AI に関する内容を学べる科目群を設置しています。   作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラムについて ▶プログラムの概要  作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラムでは、データサイエンス及び AI の基礎的な知識を習得し、数理・データサイエンス・AI を日常の生活、仕事等の場で使いこなすことが出来る基礎的な素養を身に付け、Society 5.0 の社会に必要とされる人材を育成します。プログラム修了者には、修了証を交付します。   ▶プログラムで身に付けることのできる能力(学修成果)  今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AI を日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること。そして、学修した知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志で AI 等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できるようになること。   ▶プログラムの修了要件  本学では、1 年次に「コンピュータリテラシー1」、「統計学 1」、「情報と社会」を開講しています。これらの科目を受講し、単位を取得することで、数理・データサイエンス・AI に関する教育プログラムを履修したことになります。   ▶授業科目と内容 及び モデルカリキュラムとの対応  1.社会におけるデータ・AI 利活用 講義内容 1-1 社会で起きている変化 「情報と社会」第 2 回 情報技術の歴史、コンピューターの小型化、ビッグデータの活用 ・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット ・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AI の非連続的進化 ・第 4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 ・複数技術を組み合わせた AI サービス ・人間の知的活動と AI の関係性 ・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方 1-2 社会で活用されているデータ 「情報と社会」第 3 回自動運転、人工知能(AI)と 2045 問題、ロボットの進化 ・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど ・1 次データ、2 次データ、データのメタ化 ・構造化データ、非構造化データ(文章、画像/動画、音声/音楽など) ・データ作成(ビッグデータとアノテーション) ・データのオープン化(オープンデータ) 1-3 データ・AI の活用領域 「情報と社会」第 8 回 マスメディアとインターネット、サーチエンジンの仕組み、情報収集のカスタマイズ化 ・データ・AI 活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど ・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など 1-4 データ・AI 利活用のための技術 「情報と社会」第 9 回 Wikipedia と背景と信頼性、フォークソノミー、メディアリテラシー ・データ解析:予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など ・データ可視化:複合グラフ、2 軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など ・非構造化データ処理:言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など ・特化型 AI と汎用 AI、今の AI で出来ることと出来ない こと、AI とビッグデータ ・認識技術、ルールベース、自動化技術 1-5 データ AI 利活用の現場 「情報と社会」第 13 回 SNS、LINE によるコミュニケーション、障碍者とインターネット、ネット依存 ・データサイエンスのサイクル(課題抽出と定式化、デ ータの取得・管理・加工、 探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・ 伝達、課題解決に向けた提案) ・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI 利活用事例紹介 1-6 データ・AI 利活用の最新動向 「情報と社会」第 14 回 集合知の可能性、児童ポルノ、有害情報、デマ情報、 情報の評価、不用意な情報発信の弊害 ・AI 等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエ コノミー、商品のレコメンデーションなど) ・AI 最新技術の活用例(深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など) 2.データリテラシー 講義内容 2-1 データを読む 「統計学 1」第 2 回:質的変数・量的変数/量的変数の中心を代表する値 扱うデータの種類ごとの,質的変数と量的変数の違い量的変数の中心を代表する平均,中央値,最頻値など 「統計学 1」第 3 回:分布の特徴を表す値 与えられたデータからの平均,分散や標準偏差など 2-2 データを説明する 「コンピュータリテラシー1」 準備中(後日記載予定) 2-3 データを扱う 「コンピュータリテラシー1」 準備中(後日記載予定) 3.データ・AI 利活用における留意事項 講義内容 3-1 データ・AI を扱う上での留意事項 「情報と社会」第 6 回 防犯カメラとプライバシー、公共の場所でのプライバシ ー、個人情報の価値 ・ELSI(Ethical, Legal and Social Issues) ・個人情報保護、EU 一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト ・データ倫理:データのねつ造、改ざん、盗用、プライバ シー保護 ・AI 社会原則(公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断) ・データバイアス、アルゴリズムバイアス ・AI サービスの責任論 ・データ・AI 活用における負の事例紹介 3-2 データを守る上での留意事項 「情報と社会」第 7 回 保護と過剰反応、プライバシーと知る権利、プライバシ ーと忘れられる権利、法律違反 ・情報セキュリティ:機密性、完全性、可用性 ・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 ・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 ▶実施体制 委員会等 役割 大学教育センター長 運営責任者 作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム委員会 プログラムの改善・進化等 自己点検・評価 ▶自己点検結果   〈参考〉 ・文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度(リテラシーレベル) 組織・スタッフ 教務運営セクション全学共通教育の改革共通教育科目教務事務 作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム お問い合わせ ツイート 大学案内 大学の学長メッセージ 建学の精神 教育理念・教育目的(大学・大学院) 作新学院の歩み ガバナンス・コード 作新学院大学・同女子短期大学部の組織 地域活動作新キャリア教育宣言 三つのポリシー アセスメント・ポリシー 国際交流キャンパスの建築デザイン アクセスマップ 大学評価 短大評価 広報新聞『燦 -KIRARI-』 動画でみる作新大・作新短大 寄付金募集のご案内 シラバス検索・閲覧方法 大学・女子短期大学部 同窓会 大学・女子短期大学部 後援会 学部・学科等の英語表記 教員公募について Other Languages(多言語での大学案内) 学部・大学院 経営学部 人間文化学部 女子短期大学部(幼児教育科) 経営学研究科 心理学研究科 他学部聴講と単位互換 各種資格・免許 入試日程 学生生活 学生生活のご案内 年間行事予定 キャンパスマップ・施設設備 在学中の諸届け・手続き 公欠届及び欠席届に関するQ&A 各種証明書発行手続き 学費について 奨学金制度について 通学について キャンパスライフ支援室 相談窓口 保健室インフォメーション キャンパスハラスメント 学生生活上の保険 地震等の災害対応について 緊急の場合の連絡について 学生団体・クラブ活動 ボランティア アルバイト 学生寮・アパート・下宿 キャリア・就職 キャリア・就職のご案内 キャリア・就職支援課の案内 就職ガイダンス日程 卒業生の進路 就職支援サイトリンク集 求人のご案内 入試・入学 入試・入学案内 2024(令和6)年度 入試日程 大学短大大学院学業奨学生制度 入学検定料・学費 科目等履修生・研究生 地域連携 地域協働広報センター 公開講演会・シンポジウム等(地域協働広報センター主催) 減災・リスクマネジメント事業部会 地域経済・スポーツ関連事業WG 短大ボランティアセンター 連携協定一覧 知って 学んで 宇都宮 ~ 宇都宮市との連携協定によるページ ~ 図書館・施設 資格取得支援室図書館 情報センター 大学教育センター 教職実践センター 作新こころの相談クリニック 情報公開 情報公開について 教育情報の公表(作新学院大学) 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