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
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。
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。
以下、準備中
ガイダンス
データの取り扱い
基本概念の確認
- 質的データと量的データ
- 独立変数（説明変数）と従属変数（目的変数）
- 因果関係と相関関係
＞ Statistics
Python による統計と機械学習
Python言語とプログラミング環境
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
Pythonによる機械学習（回帰・分類等）の体験
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
JavaScript サンプルプログラムによる顔認証・姿勢推定の体験
