リテラシーレベルで学んだことを補完的・発展的に広げ、 データから意味を取り出して現場に返す力と、 AI を使って課題を解く基礎力を、技術的な側面から身につけます。 そのうえで、自分の専門分野に数理・データサイエンス・AI を応用するための大局的な視点を得ることが目標です。
授業の中では実際にコンピュータで計算している箇所があります。 自分でも動かして、結果を確かめてください。
関数・確率・ベクトルと行列 ── スライダで動かして確かめる（全 12 章＋付録）
流れ図を 1 ステップずつ再生して確かめる（全 15 章＋付録）
どちらのページも、スライダやボタンでその場で動かせます。 値を変えたときに結果がどう動くかを見ることが、式や手順を覚えるより大切です。 各章の終わりに章末クイズがあり、その場で正誤とヒントが出ます（採点結果は記録されません）。
| 回 | 内容 |
|---|---|
| 第 1 回 | ガイダンスと導入 |
| 第 2 回 | コンピュータの仕組みとデータの表現 |
| 第 3 回 | 数学基礎動かせる教材 |
| 第 4 回 | 分析設計 |
| 第 5 回 | アルゴリズム動かせる教材 |
| 第 6 回 | データベース |
| 第 7 回 | セキュリティ技術 |
| 第 8 回 | 機械学習の基礎と展望 |
| 第 9 回 | 深層学習の基礎と展望準備中 |
| 第 10 回 | AI による認識技術 |
| 第 11 回 | AI による予測と判断 |
| 第 12 回 | AI による自然言語処理準備中 |
| 第 13 回 | AI とロボット |
| 第 14 回 | まとめ |
回の割り当ては第 1 回「ガイダンスと導入」の資料によります。 動かせる教材があるのは、いまのところ第 3 回と第 5 回です。