島根大学 公開講座

16.数理・データサイエンス講座

受講形式 オンデマンド
区分 実用知識・技術習得系
申込期間 令和8年4月1日(水)~令和9年2月28日(日)
日程 令和8年6月1日(月)~令和9年3月31日(水)
時間 オンデマンド講座(1回約10分×43回)
回数 43回
講座責任者 瀬戸 和希 数理・データサイエンス教育研究センター 助教
担当講師 瀬戸 和希 数理・データサイエンス教育研究センター 助教
講座の内容 一般的なビジネススキルとなりつつある「データリテラシー」(データを理解し、解釈し、分析する能力)の基礎的な能力の向上を図ることを目標に、既に社会人として活躍する方を含め、数理データサイエンスに関心のある方を幅広く対象とする数理・データサイエンス「リテラシー教育プログラム」の知識の修得を目指します。
募集対象 一般市民,高校生
講習料 2,856円
プログラム
(日程・テーマ)

配信予定日:6月1日(月)

第1講  データサイエンスとは?
第2講  ビッグデータとデータサイエンス
第3講  データを通じて見る世界
第4講  データサイエンスで変わる世の中
第5講  データサイエンス小話①
第6講  データサイエンス小話②
第7講  日本のデータサイエンス教育
第8講  データサイエンスと多様性
第9講  多様性と組織
第10講 データ分析の手法
第11講 データの可視化
第12講 データの要約①
第13講 データの要約②
第14講 データの分布
第15講 平均値の罠
第16講 データの要約③
第17講 平均と分散の応用
第18講 標準化と偏差値
第19講 相関と因果
第20講 2変数データの要約
第21講 相関係数を用いた簡単な分析
第22講 回帰直線
第23講 世論調査の見方
第24講 時系列データと折れ線グラフ
第25講 データサイエンス小話③
第26講 データサイエンス編(前半)のまとめ
第27講 決定木
第28講 人工知能の偏り
第29講 個人情報保護法
第30講 GDPR
第31講 AIの説明可能性
第32講 アファーマティブアクション
第33講 データサイエンス小話④
第34講 AI社会をどのように生きるか
第35講 人工知能編(後半)のまとめ
第36講 モンスターラボ 鮄川社長へのインタビュー①
第37講 モンスターラボ 鮄川社長へのインタビュー②
第38講 モンスターラボ 鮄川社長へのインタビュー③
第39講 島根大学総合理工学部知能情報システム学科 坂野教授へのインタビュー①
第40講 島根大学総合理工学部知能情報システム学科 坂野教授へのインタビュー②

○追加講座:生成AIについて
追加講座1 生成AIの概要
追加講座2 GPTのしくみ
追加講座3 基盤モデルとイノベーション
確認テスト:Moodleにて理解度テスト