講座・課程詳細

放送大学 データサイエンス基礎から応用(「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)講座」)

団体名
放送大学
課程名
データサイエンス基礎から応用(「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)講座」)
課程区分
公開講座
地域:詳細

科目・講師
開講日時
2021年4月~2022年3月
受講期間の目安
8時間
受講料
8,000円(放送大学の在学生は800円で受講できます。)
学費支援
(奨学金)
無し
学費支援(教育訓練給付金)
無し
ジャンル
数理・データサイエンス・AI
通学/通信区分
通信
講座の概要
基礎技術として数理・統計に関する技術情報を提供し、応用領域として、様々な事例を解説します。

【第1回】担当講師:渡辺 美智子 放送大学客員教授(立正大学データサイエンス学部教授)
 データで社会を可視化する~課題解決のためのデータサイエンスサイクル~

【第2回】担当講師:長谷山 美紀 放送大学客員教授(北海道大学大学院教授)
 画像処理とAI~AIの歴史と実社会応用に向けた取り組みを学ぶ~

【第3回】担当講師:長谷山 美紀 放送大学客員教授(北海道大学大学院教授)
 画像処理とAI~人間センシングを通してAIの持続的高度化を学ぶ~

【第4回】担当講師:南 和宏 放送大学客員教授(統計数理研究所教授)
 ビッグデータ利活用のためのプライバシー保護技術

【第5回】担当講師:北川 由紀彦 放送大学教授
 社会調査法の基礎

【第6回】担当講師:吉田 健一 放送大学客員教授(筑波大学大学院教授)
 社会におけるデータAIの利活用~データマイニングの諸課題~

【第7回】担当講師:倉橋 節也  放送大学客員教授(筑波大学大学院教授)/ゲスト講師:村田 忠彦 関西大学教授、北村 章 大和大学教授
 AIによるデータサイエンスとシミュレーション

【第8回】担当講師:青山 幹雄  放送大学客員教授(南山大学教授)
 自動車へのデータサイエンスの応用~クルマはビッグデータで走る~
講座レベル
基礎レベル
身につけられる知識、技術、技能
・データ・AIによって、社会および日常生活が大きく変化していることを理解する。
・「数理/データサイエンス/AI」が、今後の社会における「読み/書き/そろばん」であることを理解する。
・データ・AI活用領域の広がりを理解し、データ・AIを活用する価値を説明できる。
・今のAIで出来ること、出来ないことを理解する。
・AIを活用した新しいビジネス/サービスは、複数の技術が組み合わされて実現していることを理解する。
・帰納的推論と演繹的推論の違いと、それらの利点、欠点を理解する。
科目一覧
修了要件
各回の講義映像の視聴及び確認テストへの合格
修了時に付与される学位・資格等
放送大学キャリアアップ支援認証制度の修了証及びデジタルバッジ
成績評価の方法
確認テスト(IBT:インターネットを利用した試験)の評価
社会人が受講しやすい工夫
講義映像の視聴と、講義内容の理解度を確認するための小テストによって構成されており、全てオンデマンドで、パソコン、タブレットPC、スマートフォン等からお好きな時間に学ぶことができます。
ホームページ
https://www.ouj.ac.jp/hp/special/article/datascience.html
自由PR
この公開講座は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」に準拠した内容で構成されており、初級レベルの数理・データサイエンス・AIについて体系的に分かりやすく学修することができます。
本講座はモデルカリキュラムの中でも「導入」部分に該当しています。