Syllabus data
|
Teacher name ： MATSUOKA Haruka
|
授業科目名
Project Research A
学年
1Grade
単位数
2.00Credits
実務経験の有無
開講クォーター
semester not specified
担当教員
MATSUOKA Haruka
授業形態
授業で主に使用する言語
日本語
授業方法区分
開講キャンパス
Togane Campus
授業の到達目標及びテーマ
次世代高速通信とAIによる新時代のエンジニアやクリエイターを目指すべく、情報系業務に携わる人材に必要とされる基礎的な知識やスキルを習得し、情報通信技術、データサイエンス、人工知能、画像認識などについて理解を深める。
授業の概要
講義と演習を通し、情報通信技術、データサイエンス、人工知能などについて学び、メディアコンテンツ制作、アプリ・ゲーム開発などに必要な基礎知識とスキルの習得を図る。
授業計画
1回
イントロダクション プロジェクト研究の概要説明と自己分析
到達目標：授業内容や取り組み方を理解するとともに、アンケートへの回答を通し、自己の目標や知識レベルを把握する。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示する資料の閲覧やアンケートへの回答を行う。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
2回
情報通信技術（１）ネットワークの種類
到達目標：プライベートネットワーク、LAN、WAN、イントラネット、インターネット等の用語について説明できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
3回
情報通信技術（２）データ通信
到達目標：ピアツーピア／クライアントサーバアプリケーション、プロトコル、ネットワークアーキテクチャ、TCP/IPプロトコル体系、パケット通信、5G、OSI基本参照モデルなどについて説明できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
4回
情報通信技術（３）5G技術と社会
到達目標：携帯電話、eスポーツ、カーナビゲーションなどを支える電波による情報通信技術について説明できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
5回
情報通信技術（４）IPアドレスとインターネット技術
到達目標：ネットワークアドレス、ホストアドレス、IPアドレスのクラス、サブネットマスク、ARPなどについて説明できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
6回
情報通信技術（５）LANの規格と構成
到達目標：各種ネットワーク機器、ネットワークトポロジーについて説明できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
7回目
情報通信技術（６）ネットワーク演習
到達目標：LAN環境を構築し、ネットワークに関するコマンドを使って適切に運用できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
8回
データサイエンス（１）データ集計
到達目標：サンプルデータからピボットテーブルを作成してクロス集計を自在に行える。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
9回
データサイエンス（２）統計分析概論
到達目標：統計分析の種類や関数について学び、自らの計算によって分析できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
10回
データサイエンス（３）統計分析演習
到達目標：分析シートを自作し、関数によって統計分析を実行できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
11回
データサイエンス（４）ビッグデータの処理と視覚化
到達目標：ビッグデータの処理と各種グラフのイミや使用法を学び、処理の結果を自在に視覚化できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
12回
人工知能・AI（１）人工知能の概要と活用演習
到達目標：機械学習、教師あり／なし学習、強化学習、評価手法について説明できる。また、生成AIを操って 様々な業務を遂行できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
13回
人工知能・AI（２）人工知能向けプログラミング言語
到達目標：人工知能研究に使用されるプログラミング言語について学び、Pythonで簡単な自動応答プログラムを作成できる。 事前学習
[2h] JIU Portalにて提示するテーマについて調査する。
事後学習
[2h] JIU Portalにて提示する課題に取り組む。
14回
事前学習
事後学習
15回
事前学習
事後学習
16回
事前学習
事後学習
17回
事前学習
事後学習
18回
事前学習
事後学習
19回
事前学習
事後学習
20回
事前学習
事後学習
21回
事前学習
事後学習
22回
事前学習
事後学習
23回目
事前学習
事後学習
24回
事前学習
事後学習
25回
事前学習
事後学習
26回
事前学習
事後学習
試験及び成績評価
確認テスト、課題提出、期末課題にて評価する。評価配分は以下の通りとする。
期末課題：40% 確認テスト：30% 課題提出：30% 課題(試験やレポート等)に対するフィードバック
課題については次回授業内で解説する。また、Webテストでは採点結果を提示する。
講義で使用するテキスト（書名・著者・出版社・ISBN・備考）
なし。授業毎にプリントを配布または配信する。
参考文献・推薦図書
必要に応じ、授業において紹介する。
研究室
オフィスアワー
木曜日 ２時限、水曜日 ５時限
科目ナンバリング
学位授与方針との関連
関連ページ
|
