講座・課程詳細

放送大学 数理・データサイエンス・AIリテラシー講座 心得(「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
数理・データサイエンス・AIリテラシー講座 心得(「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
社会のAI・デジタル化は急激に進行している。センサー、高性能カメラ、モーションキャプチャー、モバイルIOT などのデータ取得・通信機器の爆発的ともいえる普及で、企業経営、医療・健康、スポーツマネジメント等、社会のほぼすべての領域でデータの利活用とその可能性への期待がかつてない高まりを見せている。このようなデジタル社会では、従来の「読み・書き・そろばん」と言われる、生活をする上で欠かせない基本リテラシーに、新しく『データ思考』が加わってくる。『データ思考』とは、身の回りに溢れるデータを適切に理解するための基本的な数学・統計・コンピュータ処理の知識の習得というだけではなく、データを活用し社会価値に結び付け、同時に、批判的な考察もできる、データで社会の現象を捉え意思決定を高度化する、思考力・判断力・表現力を指すものである。
この講座では、次に挙げる4 点を学修目標とする。
・ 個人情報保護法やEU 一般データ保護規則(GDPR)など、データを取り巻く国際的な動きを理解する
・ データ・AI を利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する
・ データ駆動型社会における脅威(リスク)について理解する
・ 個人のデータを守るために留意すべき事項を理解する

《第1回》講師:村上 祐子 放送大学客員教授(立教大学教授)
 ELSI(Ethical,Legal and Social Issues)
【パート1】データサイエンスの倫理
【パート2】データサイエンスと生活
【パート3】データサイエンス社会における自己決定

《第2回》講師:加藤 尚徳 放送大学客員准教授(KDDI総合研究所)
 個人情報保護
【パート1】EU一般データ保護規則(GDPR)
【パート2】忘れられる権利
【パート3】オプトアウト

《第3回》講師:森下 壮一郎 放送大学非常勤講師(サイバーエージェント)
 データ倫理:データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護
【パート1】データとは何か
【パート2】著作権とプライバシー
【パート3】不正行為に対抗するために

《第4回》講師:久木田 水生 放送大学客員准教授(名古屋大学准教授)
 AI社会原則
【パート1】AI活用の現状と展望
【パート2】AIのリスク
【パート3】AI倫理原則_規制

《第5回》講師:森下 壮一郎 放送大学非常勤講師(サイバーエージェント)
 データバイアス・アルゴリズムバイアス
【パート1】バイアスとは何か
【パート2】データバイアスとその原因
【パート3】バイアスを補正する

《第6回》講師:久木田 水生 放送大学客員准教授(名古屋大学准教授)
 AIサービスの責任論
【パート1】進化する自動化
【パート2】なぜ人工知能に関して責任が問題になるのか
【パート3】AIに責任を持たせることは可能か

《第7回》講師:村上 祐子 放送大学客員教授(立教大学教授)
 AI活用における負の事例
【パート1】人間しかできないと考えられてきたこと
【パート2】事故・犯罪予測
【パート3】脳とデータサイエンス

《第8回》講師:辰己 丈夫 放送大学教授
 情報セキュリティ
【パート1】パスワード
【パート2】情報セキュリティのCIA_認証_暗号
【パート3】情報セキュリティは犯罪との戦い
講座レベル
基礎レベル
身につけられる知識、技術、技能
・個人情報保護法やEU一般データ保護規則(GDPR)など、データを取り巻く国際的な動きを理解する
・データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する
・データ駆動型社会における脅威(リスク)について理解する
・個人のデータを守るために留意すべき事項を理解する
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「心得」部分に該当しています。