| 科目名 | AIアプリケーション開発 |
|---|---|
| 科目区分 | 専門科目 |
| 種別 | 演習 |
| 配当年次 | 3年 |
| 配当学期 | 前期 |
| 授業時間数 | 60 |
| 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 | 本授業では、Vibe Codingツール「Claude Code」およびPythonを用いて、AIエージェント支援によるデータ分析プログラム開発(プロンプトエンジニアリング)を実践的に学びます。 ローカルPC(Windows)環境で開発を行い、Scikit-learnを中心に回帰・分類・クラスタリング・次元削減などの典型的な機械学習タスクに挑戦します。さらに、実データ（TitanicやMovieLensなど）を題材に、モデル構築から評価までを一貫して体験します。 AIを「共同開発者」として活用(プロンプトエンジニアリング)するスタイルで、学生がデータ活用の実践力と創造的問題解決力を高めることを目的とします。 |
| 到達目標 | - Claude Codeを活用したAI駆動型のPython開発方法(プロンプトエンジニアリング)を理解する - Scikit-learnを用いた代表的な機械学習手法（回帰・分類・クラスタリング・次元削減）の実装力を身につける - 実データを用いたモデリングから評価・改善までを自律的に行える - レコメンデーションや時系列予測など応用的テーマに取り組める - AIとの協働(Vibe Coding)による効率的な問題解決・創造的アイデア創出の方法を習得する |
| 目標資格等 | |
| 評価方法 | 知識：小テスト 0%
知識：定期試験 0% 技能：日常演習 50% 技能：課題提出 50% |
| 評価の詳細: | |
| 準備学習、他科目との関連 | AIリテラシーⅠ・ⅡによりAI分野の基礎を理解していること。 プログラミング言語ⅠによりPython言語によるプログラミング手法を習得していること。 |
| 教科書・教材 | 参考書： PythonによるAIプログラミング入門 ―ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術、オライリー 参考書： ニューラルネットワーク自作入門、マイナビ |
| AI利用について | 利用可 |
| AI利用の詳細 | Claude Codeなど、各種のAIサービス・エージェントを積極的に活用します |
| 授業計画 | 1回あたりの時間数 4時間 |
| 第1回 開発環境構築とClaude Codeの使い方 - Windows環境でのPython環境セットアップ - venv/pip、JupyterLab - Claude CodeのVibe Coding手法入門 | |
| 第2回 Scikit-learn入門（回帰問題） - 単回帰分析 - 重回帰分析 - モデル訓練と予測 - Claude Codeによるコード補助 | |
| 第3回 分類モデルの基礎 - ロジスティック回帰 - k-NN分類 - 決定木 - 混同行列による評価 | |
| 第4回 クラスタリング - k-means - 階層的クラスタリング - クラスタの可視化例 | |
| 第5回 次元削減 - PCA・t-SNEによる可視化 - 特徴量圧縮と分析効果 | |
| 第6回 モデル評価の方法 - 精度・再現率・F1・R² - クロスバリデーション - 過学習対策 | |
| 第7回 データ前処理の実践 - 欠損値補完 - 正規化・標準化 - カテゴリ変数処理 - Pipeline | |
| 第8回 実データ分析 i：Titanic生存予測 - ロジスティック回帰で生存予測モデルを作成 - 特徴量エンジニアリング | |
| 第9回 実データ分析 ii：気温と消費予測 - ランダムフォレストによる回帰 - 気象データ・消費データ分析 | |
| 第10回 アンサンブル学習 - ランダムフォレスト・勾配ブースティング - 比較と応用 | |
| 第11回 実データ分析 iii：レコメンデーション入門 - 協調フィルタリングによる推薦モデル - 類似度計算 | |
| 第12回 実データ分析 iv：MovieLensを使った推薦モデル - Matrix Factorization - レーティング予測と推薦評価 | |
| 第13回 プロジェクト演習 I - 各自のテーマ設定 - Claude Codeで仕様策定・データ準備 | |
| 第14回 プロジェクト演習 II - モデル設計・実装、可視化と改善 | |
| 第15回 プロジェクト演習 III - 評価・レポート作成 - Claude Codeでドキュメント生成 |