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データサイエンス概論A・データサイエンス概論B

データサイエンスは、この10年で飛躍的に成長している分野です。検索エンジンの入力ワードからインフルエンザの流行を予測したり、購買物のデータから個人の嗜好を分析して広告を提示するなど、現在データサイエンスを必要としていない業界はないと言っても過言ではありません。本講義では、データサイエンスを実践する際に必要となる様々な技術の概要を学びます。

データサイエンス概論A・Bは数理・データサイエンス標準カリキュラムコース データサイエンス科目です。
2018~2020年度の入学者で、対象学部(※)に所属する学生は、この授業の単位を上記コース修了のために使用することができます。学部学科によっては、標準カリキュラムコースの認定を受けられない場合があります。詳細については、各学部の教務学生係、または数理・データサイエンスセンターにお問合せください。

※対象学部
2018年度入学生:国際人間科学部、経済学部、経営学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部
2019年度入学生:文学部,国際人間科学部,法学部,経済学部,経営学部,理学部,工学部,農学部,海事科学部
2020年度入学生:全学部対象

履修者の方へのお願い

今後、授業に関する連絡は、学籍番号メールで行われます。普段、学籍番号メールを使っていない方も、必ずアクセスするようにしておいてください。また、授業開始までにBEEFで色々な情報を提供しますので、毎日一度はチェックしてください。

データサイエンス概論A

概論Aチラシ
概要
データサイエンスを実践する際に必要となる様々な技術の概要および理論の基礎を学ぶ。
曜日・時限
第1クォーター 月曜日5限(17時50分-19時35分)
対象者
全学部の2年次生(定員400名、抽選登録)
参考
昨年度の講義内容はこちらをご覧ください。
授業予定
日付 講義内容 講師
5/11 データ処理・解析1(重回帰分析) 青木 敏
神戸大学 大学院理学研究科
5/18 データ処理・解析2(主成分分析) 阪本 雄二
神戸大学 大学院人間発達環境学研究科
5/25 機械学習1(教師あり学習) 爲井 智也
神戸大学 数理・データサイエンスセンター
6/1 機械学習2(教師なし学習) 小澤 誠一
神戸大学 数理・データサイエンスセンター
6/8 機械学習3(強化学習) 爲井 智也
神戸大学 数理・データサイエンスセンター
6/15 マルチメディア解析1(自然言語処理と人工知能) 狩野 芳伸
静岡大学 情報学部
6/22 マルチメディア解析2(画像解析と人工知能) 熊本 悦子
神戸大学 情報基盤センター

データサイエンス概論B

概要
データサイエンスを実践する際に必要となる様々な技術の概要および理論の基礎を学ぶ。
曜日・時限
第2クォーター 月曜日5限
対象者
全学部の1~2年次生(抽選登録)
参考
昨年度の講義内容はこちらをご覧ください。
授業予定
※ 各講義内容の順番については現在調整中です(2020/5/29時点)。確定次第、修正します。
日付 講義内容 講師
6/29 情報セキュリティ1(サイバーセキュリティ) 森井 昌克
神戸大学 大学院工学研究科
7/6 情報セキュリティ2(ブロックチェーン) 白石 善明
神戸大学 大学院工学研究科
7/13 社会科学とデータサイエンス(計量経済学) 難波 明生
神戸大学 大学院経済学研究科
7/20 社会実装とデータサイエンス1(サーバとエッジ) 川口 博
神戸大学 大学院科学技術イノベーション研究科
7/27 社会実装とデータサイエンス2(非破壊検査) 木村 建次郎
神戸大学 数理・データサイエンスセンター
8/3 社会実装とデータサイエンス3(サービス工学) 藤井 信忠
神戸大学 大学院システム情報学研究科
8/10 社会実装とデータサイエンス4(深層学習向けプロセッサ) 牧野 淳一郎
神戸大学 大学院理学研究科
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