AI・情報科学は現代社会を支える学問として、社会のあらゆる場面で活用されています。本授業の目的は、AI・情報科学について知り、それらが社会でどのように役立っているのかを理解することです。情報科学の利用者、開発・研究者となるために身につけるべき基礎概念を獲得し、情報科学的な思考習慣と倫理を身につけます。また、情報科学の応用で私たちの日常がどのように効率化されてきたか、今後どのように効率化できるかといった、情報科学の過去・現在・未来についても考察します。AI概論情報化社会の基盤である情報ネットワークに関して、コンピュータの歴史や仕組みといった基礎的な知識を修得。その後、ネットワークの基本となる階層化アーキテクチャの概念を□りながら、情報通信の仕組みを学びます。現在の情報ネットワークは、特定の機能をそれぞれに持つ複数のブロックが階層構造を構成することで、全体として複雑で巨大なネットワークを築いています。本授業では、物理的な電気信号を用いて情報をやりとりするデータリンク層と呼ばれる階層までを主に取り扱います。情報ネットワーク2年次3年次4年次Pick UpPick Up●ID-POSデータを用いた優良顧客（ロイヤルカスタマー）における部分離反予測モデルの構築と部分離反要因の検討●コープさっぽろ店舗お菓子売り場における購買データ分析による売上向上施策の検討●位置情報と感情傾向に基づく深層ニューラルネットワークによる多視点融合指向のツイート分析●音声情報をもとにしたバスケットボールの試合の可視化●CLIPを利用した選挙ポスターの特徴抽出と選挙結果の予測●特定保健用食品の既存顧客特徴把握と見込み顧客へのアプローチ●インペインティングとセマンティックセグメンテーションによる衛星画像からの道路検出●ユーザーにとって新規性を感じられる楽曲推薦システムの構築と評価標本調査法社会調査法Ⅰプログラミング３プログラミング３演習マルチメディア処理入門基礎統計活用演習A ★統計活用演習A統計数学 ★統計数学演習 ★回帰分析 ★多変量解析入門 ★AI・情報倫理 ★価値創造方法論 ★情報理論ゲームプログラミング入門情報ネットワーク情報セキュリティネットワーク科学入門創薬・化学情報学データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ・Ⅱ ★ビジネス価値創造論 ★生存時間解析ベイズ理論最適化理論シミュレーション技法質的データ解析入門AI・機械学習社会調査実践演習Ⅰ・Ⅱプログラミング4演習品質管理社会調査法Ⅱ応用数学データベース ★基礎統計活用演習B統計活用演習B確率論実験計画法テキストマイニング時系列解析入門AI・機械学習入門ソフトウェア設計プログラミング４データサイエンス応用演習 ★データ研磨気象データ入門価値創造各論+演習（3単位）マーケティング、医療統計、社会分析、心理分析、画像処理、音声データと対話システム、バイオインフォマティクス、生物・経済データと因果分析、人工知能、公的統計価値創造各論（2単位）保険戦略、ビジネス思考力、環境・交通・都市政策、気候・気象データ分析、防災空間分析、空間計量経済分析データ分析を行う一連の流れを体験し、課題や問題点を把握する力を養います。自らの問題関心に応じて様々な領域のデータ分析に関する知識を学びます。ゼミで実際の企業等との共同研究を経験し、より実践的な課題の解決を目指します。３セメスター４セメスター５セメスター６セメスター7セメスター8セメスター 簿記会計、経営学、財務会計総論Ⅰ・Ⅱ、財務諸表分析論Ⅰ・Ⅱ、管理会計総論Ⅰ・Ⅱ、証券分析とポートフォリオ・マネジメントⅠ・Ⅱ、計量経済学、計量ファイナンス、ビジネス・エコノミクスⅡ ］データサイエンス特論Bデータサイエンス特論D社会調査特論A社会調査特論Bデータサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅰ・Ⅱ ★データサイエンス実践特論Bデータサイエンス実践特論Aデータサイエンス実践特論Dデータサイエンス実践特論C大学院科目先行履修制度データサイエンス特論Cデータサイエンス特論A生成AIの理論と活用教師なし学習 同実践論教師あり学習 同実践論データサイエンス概論卒業研究テーマ例データサイエンス学部彦根キャンパス22
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