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データサイエンス のバックアップソース(No.2)

#author("2021-07-26T18:58:15+09:00;2021-02-08T18:22:48+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
*データサイエンス
データサイエンス/2021|ソーシャルデザイン学科 2年後期
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本授業では、AI(人工知能)の基礎となるデータサイエンスの全体像を、具体的なデータを用いた演習を通して包括的に学びます。数値や文字(カテゴリ)として得られるデータの扱い方から、統計的手法、機械学習などについて、統計ソフトウエアやPythonプログラミングを通して学びます。
-本授業科目は、ソーシャルデザイン学科のDP2及びCP3に基づいてソーシャルデザインのためのデータ活用能力を育成することを目的として設置している。
-本授業科目は、ソーシャルデザイン学科の共通基盤となる論理的思考力・分析力・課題解決力を育成する科目として、2年後期に配当されている。

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当科目は、釜堀教授とのオムニバスです。井上は後半の7回を担当します。
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'''以下、準備中'''
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**ガイダンス

***データの取り扱い
-情報倫理
-情報セキュリティー
-著作権について
-オープンデータについて
-様々なデータファイル形式
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***基本概念の確認
-因果関係と相関関係
-関数について
-説明変数と目的変数
-手法の全容
>[[DataScience]]

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**Python による統計と機械学習
***Python言語とプログラミング環境 
-[[GoogleColaboratory]]

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***Python による基本統計とデータの視覚化
-ヒストグラムと箱ひげ図
-平均と分散
-散布図と相関係数
-クロス集計

-GitHub:[[Sample01.ipynb>https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sample01.ipynb]]
-nbviewer:[[Sample01.ipynb>https://nbviewer.jupyter.org/github/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sample01.ipynb]]
-GitHub:[[Sample02.ipynb>https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sample02.ipynb]]
-nbviewer:[[Sample02.ipynb>https://nbviewer.jupyter.org/github/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sample02.ipynb]]

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***Pythonによる機械学習(回帰・分類等)の体験
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**ml5.js によるAI体験

***JavaScript サンプルプログラムによる画像認識・音声認識の体験
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***JavaScript サンプルプログラムによる顔認証・姿勢推定の体験
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