AIとデータ分析

• 生：LS2e229

• 実務家教員担当科目

授業の概要（目的と目標）

授業の概要（目的と目標）
AI･人工知能と呼ばれるシステムは、人間の思考を手助けする道具の１つに過ぎないことを理解し、AI･人工知能の原理や動く仕組み、類型などを理解する。提供されているAI･人工知能サービスを実際に使い、その特性を把握して、現時点でのAI･人工知能サービスの限界や活用できる範囲やビジネスの現場での応用範囲を知る。AI･人工知能サービスを上手に活用して、データを分析したり、新たな知見や情報を得たりして、企画力や創造力を高め、活用範囲を広げる。

学生の到達目標

学生の到達目標
1.識別系、予測系、会話系などAI･人工知能の類型を知り、必要に応じた適切な活用ができる。
2.文章要約AIサービスなどを使い、AI･人工知能の限界を知り、活用可能な範囲を見定めることができる。
3.AI･人工知能サービスに仕事をさせ、その結果を基にデータを分析して、新たな知見や情報を得たり、発見したりすることができる。
4.流通業やメディアなどビジネスの現場で実際に使われている販売促進や出店判断、発言分析などの活用事例を知り、AI技術の発展の可能性を考察することができる。

学位授与の方針（DP）との関連　生：1 2　　

授業計画

授業計画
1. オリエンテーション－ 科目の目的・内容・課題や報告書の提出回数・評価方法
2. AIを知る AIの原理,AIの歴史,機械学習,ディープラーニング
3. AIの実際 識別型,予測型,会話型,実行型,代行型,拡張型
4. AIに触れる AIに問いかける,AIに仕事をさせる,AIができること
5. AIの限界 AIができること,人間ができること,AIの能力の限界を知る
6. AI活用事例 AI社会で職を失わないために,AIの活用範囲,ビジネス現場の実際
7. AI活用① 実習課題①テキストマイニングを使って施政方針演説を分析する
8. AI活用② データ分析報告①同じ課題を別々のAIにやらせて違いを考察する
9. AI活用③ 実習課題②画像生成AIを使って電子紙芝居を作る
10. データと情報 データと情報,データ分析のプロセス
収集,整形,集計,要約,統合,可視化,解析,分析,考察
11. データ分析① データの意味,データの差,データの比較,データ分析の視点
12. データ分析② 意味のある差,意味の無い差,直感,アタリをつける,科学的結論
13. データ分析③ 実習課題③２つのデータセットの比較･分析,視覚化
14. データ分析④ 公開されているデータの分析･解析
15. データ分析⑤ データ分析報告②分析したデータの活用方法の考察

事前・事後学習

事前・事後学習
自分の興味や関心がある分野で公開されているデータを見つけ、電子化された文字や数値の形式で整理をする。
web上のデジタル広告の提示など日常使われているAIの活用に興味･関心を持って、その利点や問題点などを考える。

評価の方法・観点

評価の方法･観点
実習課題の提出を、データ分析の結果の報告を求め、その取り組み方、過程も含めた達成度や考察の深さなどを評価する。

 

教科書	教科書 野口竜司：『文系AI人材になる』,東洋経済新報社,2020/1/20 ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4492762516
参考書	参考書 白辺陽：生成AI 社会を激変させるAIの創造力, SBクリエイティブ,2023/5/31 ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4815621216
試験結果のフィードバック	評価のフィードバック 授業中の実習課題の達成度（課題3回）60％ データの分析報告書の考察度（報告書提出2回）40% をコメントを付けて返却する。
アクティブ・ラーニング要素を含む授業の開講	なし
双方向型授業の開講	なし