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。
2018～2021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(入学年度別）
2018年度: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: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:文学部、国際人間科学部、法学部、経済学部、経営学部、理学部、医学部、工学部、農学部、海事科学部
2021年度:文学部、国際人間科学部、法学部、経済学部、経営学部、理学部、医学部、工学部、農学部、海洋政策科学部
データサイエンス概論A
- 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4クォーター 木曜日5限
- 対象者
- 全学部生（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
| 日付 | 講義内容 | 講師 |
|---|---|---|
| 12/2 | アルゴリズム基礎とデータ構造 | 大川 剛直 神戸大学 大学院システム情報学研究科 |
| 12/9 | システム最適化 | 藤井 信忠 神戸大学 大学院システム情報学研究科 |
| 12/16 | 統計基礎・多変量解析 | 青木 敏 神戸大学 大学院理学研究科 |
| 12/23 | 教師なし学習 | 光明 新 神戸大学 数理・データサイエンスセンター |
| 1/13 | 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 |
| 1/20 | 確率モデル・確率推論 | 大森 敏明 神戸大学 大学院工学研究科 |
| 1/27 | 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 |
| 2/3 | とりまとめ | |
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1クォーター 月曜日5限
- 対象者
- 全学部生（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
| 日付 | 講義内容 | 講師 |
|---|---|---|
| 4/12 | 自然言語処理と人工知能 | 狩野 芳伸 静岡大学 情報学部 |
| 4/19 | 音声処理と人工知能 | 滝口 哲也 神戸大学 都市安全研究センター |
| 4/26 | 画像解析と人工知能 | 黒木 修隆 神戸大学 大学院工学研究科 |
| 5/10 | 情報セキュリティ（プライバシー保護技術） | 小澤 誠一 神戸大学 数理・データサイエンスセンター |
| 5/17 | パターン認識（線形識別理論，ベイズ決定則，最尤法） | 大森 敏明 神戸大学 大学院工学研究科 |
| 5/24 | データサイエンス応用1（スマートホーム，IoT） | 中村 匡秀 神戸大学 大学院システム情報学研究科 |
| 5/31 | データサイエンス応用2（行動認識，ライフログ） | 寺田 努 神戸大学 大学院工学研究科 |
| 6/7 | とりまとめ | |
