| 科目名 | AIリテラシーⅠ |
|---|---|
| 科目区分 | 専門共通科目 |
| 種別 | 講義 |
| 配当年次 | 1年 |
| 配当学期 | 前期 |
| 授業時間数 | 30 |
| 単位数 | 2 |
| 実務経験がある教員による授業科目 |
実務経験の概要: IT企業において小売・物流系のシステム設計・開発・運用の後、起業しコンサルティングとアプリケーション開発に従事。 実務経験と授業の関係: |
| 授業概要 | IT分野では、急速に発達するAIの理解と活用が不可欠となっている。 この授業では、AI利用者としてのリテラシー習得を目標とし、AI技術の基礎理論および具体的なシステム・サービスの利用方法を習得する。 |
| 到達目標 | AI利用者としての基礎知識と基礎利用スキルを習得する。 |
| 目標資格等 | |
| 評価方法 | 知識：小テスト 0%
知識：定期試験 30% 技能：日常演習 30% 技能：課題提出 40% |
| 評価の詳細: | |
| 準備学習、他科目との関連 | |
| 教科書・教材 | ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎,近代科学社 解説資料(AltoSoftware社制作) オンライン教材:Laibra( https://laibra.com/ ) Youtube動画 |
| AI利用について | 利用可 |
| AI利用の詳細 | 次のAIサービスを利用する。 Cursor:https://cursor.com/ja Google Colab:https://colab.google/ Google Opal:https://opal.withgoogle.com/landing/ |
| 授業計画 | 1回あたりの時間数 2時間 |
| 第1回 AIリテラシー概要 必要性 AI活用事例 | |
| 第2回 働き方改革 AIによるDX | |
| 第3回 AI先進事例 Open Fashion事例 | |
| 第4回 エンジニアのための生成AI活用術 | |
| 第5回 生成AIによる購買行動と生産活動の未来予測 | |
| 第6回 デザイン思考 | |
| 第7回 エフェクチュエーション事例 | |
| 第8回 セキュリティ サイバー経営セキュリティガイドライン | |
| 第9回 機械学習・深層学習の実践方法 Laibraにて"scikit-learn""Keras"の利用方法解説 | |
| 第10回 AIによる法人ビジネスの変革 OpenAI社&ソフトバンク社対談動画 | |
| 第11回 データサイエンス演習① CursorでのCSVデータ分析基礎 | |
| 第12回 データサイエンス演習② Cursorによるkaggleデータ分析 | |
| 第13回 データサイエンス演習③ Google Colabによるkaggleデータ分析 | |
| 第14回 データサイエンス演習➃ Google Opalによるkaggleデータ分析 | |
| 第15回 Google Opalを活用した「My学習支援システム」構築方法解説 |