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授業科目の目的・目標・履修条件について
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授業科目の目的（日本語）
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社会情報基盤がますます複雑化する中、データサイエンスと人工知能(AI)は全ての学術分野で必要な要素となっている。これらの基本原理を科学的に理解し、次世代社会を生きるため必要な基本的素養を身につける。一般社会や所属部局での実用例等を紹介することで、身近な課題であることを理解させる。
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授業科目の目的（英語）
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As social information infrastructure becomes increasingly complex, data science and artificial intelligence (AI) have become essential elements across all academic fields. This course aims to provide a scientific understanding of their fundamental principles and equip students with the essential skills needed to thrive in the next-generation society. By introducing practical examples from general society and various academic departments, students will gain an awareness of how these topics relate to real-world challenges.
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キーワード
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データサイエンス, 人工知能
Data science, artificial intelligence
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履修条件
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コンピュータの起動やネットワーク接続、文字列入力などの基本的なスキルを習得していること。
You should be familiar with basic skills such as booting a computer, connecting to a network, and entering text.
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※
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学位プログラムの学修目標
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授業科目の到達目標（評価の観点）
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主
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A-NS.自然科学における基本的なものの見方・問いの立て方・考え方を理解し、自らの学びを相対化できる。
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【知識・理解】
・データサイエンスに関する基本的概念の理解
・人工知能に関する基本的概念の理解
【汎用的技能】
・本授業で得た知識を利用して、与えられた課題を解決する技能の習得
・本授業で習得した情報科学に関する知識を、自分の専門分野を超えた他分野に応用できる技能の習得
[Knowledge & Comprehension]
- Understanding the basic concepts of data science
- Understanding the basic concepts of aritifical intelligence
[General skills]
- Acquiring the skills to apply the knowledge gained in this course to solve problems
- Acquiring the skills to apply the knowledge gained in this course in various areas including ones’ own areas of expertise
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従
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※学修目標と授業科目の結びつきの強さ
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カリキュラム・マップ
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ISI-ISI25共創学部（2025_4~入学者）
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ルーブリック
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授業科目の実施方法について
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授業の方法
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教授・学習法
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遠隔授業
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Moodleコース情報
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使用する教材
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教材の配布方法
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テキスト
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講義資料を M2B学習支援システム(Moodle)で公開する。
Lecture slides are available on M2B Learning Support System (Moodle)
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授業計画
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授業計画は予定であり、学びの進捗に合わせて変更することがあります。
1単位あたりの学修時間（45時間）の内訳（目安）
（講義・演習の場合）授業内学修15時間、事前・事後学修30時間
（実験、実習および実技の場合）授業内学修30～45時間、事前・事後学修0～15時間
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授業のテーマ
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授業の内容（90分授業＝2時間）
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事前/事後学修の内容
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1
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イントロダクション（第1回）
Introduction (The 1st class)
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イントロダクション
Introduction
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復習：授業中に終わらなかった演習課題を行うこと。
Review: Completing exercises if the could not be finished during a class
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2
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復習：授業中に終わらなかった演習課題を行うこと。
Review: Completing exercises if the could not be finished during a class
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データとは・データ分析の基本（予測・知識発見・グルーピング）・人工知能の基礎・機械学習・現在の人工知能の限界・非構造データ・パターン認識・データ収集とバイアス・個人情報・オープンデータ・ベクトル／距離／類似度・可視化・画像・アンケート・回帰と時系列分析・検定と相関 [講義・演習・小テスト]
Data literary; basic data analysis (prediction, knowledge discovery, grouping); foundamentals of AI; machine learning; limitation of AI; unstructured data; pattern recognition; data bias; personal data; open-data; vector, distance, and similarity; visualization; image analysis; questionnaire analysis; regression, time-series analysis; statistical test and correlation [lectures; exercises; quizzes]
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予習：演習環境の準備など、授業で指示されたことを次回の授業までに用意しておくこと。
復習：授業中に終わらなかった演習課題を行うこと。
Preparation: preparing for the next class according to the instructions given in classes (e.g., preparing for upcoming exercises)
Review: Completing exercises if the could not be finished during a class
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3
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まとめと総合小テスト（第8回）
Summary and quiz (The 8th class)
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全体のまとめと総合小テストの実施
Summary of the entire course and quiz
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予習: 全体の復習
Preparation: Review of the entire course
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備考
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授業科目の成績評価の方法について
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小テスト
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データサイエンス・人工知能に関する小テスト
Quizzes on data science and intelligence
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レポート
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データサイエンス・人工知能に関する演習課題
Exercises on data science and intelligence
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出席
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授業への出席を基本とする
You are expected to attend the classes
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備考
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公欠の場合は代替措置を指示するので速やかに教員に連絡すること。
In case of official absense, let the instructor know as soon as possible to get an instruction for an alternative measure.
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授業科目に関する学習相談について
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担当教員による学習相談
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合理的配慮について
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障害(難病・慢性疾患含む)があり、通常の方法による授業を受けることが困難な場合には、教育目的の本質的な変更など過重な負担を伴わない限り、合理的配慮を受けることができます。合理的配慮とは、教授・学習法の変更、成績評価の方法の変更、授業情報の保障(資料の字幕化、個別の資料配布、録音・撮影の許可)、受講環境の調整などを指します。実際の方法については担当教員と建設的対話を行った上で決定されます。
＜相談窓口＞ キャンパスライフ・健康支援センター インクルージョン支援推進室（伊都地区センター１号館１階）
（電話：092-802-5859 E-mail：inclusion@chc.kyushu-u.ac.jp）
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修学上の合理的配慮の流れに関する部局HP
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https://www.artsci.kyushu-u.ac.jp/campus_life/support.html
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