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  •   学問論演習  
      中瀬 博之  
      全  
      2セメスター  
      後期 月曜日 2講時 川北キャンパスC201  

    個人や組織の情報発信手段として最もポピュラーなウェブサイトの構築方法としてHTML及びCSSを学び、PHPやJavaScript, Google Apps Scriptの活用方法を学ぶ。生成系AI APIのウェブアプリへの適用方法、chatGPTの効果的な活用法を学び、高度なウェブサイト構築手法の習得を目指す。

    Students will learn HTML and CSS as the most popular methods of building websites, and learn how to utilize PHP, JavaScript, GAS. Students will learn how to apply generative AI API to web applications and how to effectively use chat-GPT, aiming to master advanced website construction methods.

  •   教育情報学実践論特論Ⅱ  
      中島 平  
      教  
       
      前期 金曜日 1講時 その他  

    n/a

  •   生成系AIを積極活用した実用アプリの開発  
      中瀬 博之  
      全  
      1/3/5/7セメスター  
      前期 火曜日 5講時 川北キャンパスB200  

    生成系AIを積極的に活用し、学生や教員が実際の生活に活用できるアプリをPython言語やウェブシステムにより実現する能力を身につける。

  •   TIS寄附講義:AI活用時代のシステムインテグレーション技術  
      中瀬 博之  
      全  
      2/4/6/8セメスター  
      後期 金曜日 5講時 川北キャンパスB102  

    社会課題を解決するサービスを提供可能なシステム構築のプロセスを学び、構築に必要なツールやスキルに対する理解を深める。具体的な課題に対するシステム構築をPBLにて実習し、システムインテグレーションの最先端技術を学ぶ。

    Learn the process of building systems that can provide services to solve social issues. Deepen understanding of the tools and skills required to build such systems. Practice system construction for specific issues through PBL, and learn cutting-edge technologies for system integration.

  •   プレゼミ  
      YINXING LI  
      経  
       
      前期 金曜日 3講時 川北キャンパスC204  

    近年では、統計学、データ科学における研究は高いプログラミング能力を必要とする場合が多い。本プレゼミでは、今後データ科学を用いた研究を行いたい学生に向け、その基礎となるpythonを用いたプログラミングの基礎知識を中心に学ぶ。プログラミングの基礎から、応用まで自ら実践することで、プログラミングに対する理解を深めると同時に、今後のデータ分析に必要な基礎スキルを身に付ける。

    In recent years, research in statistics and data science often requires a high level of programming ability. In this pre-seminar, students who wish to conduct research using data science in the future will learn the fundamentals of programming using python, which will serve as the basis for such research. By practicing the basics and applications of programming on their own, students will deepen their understanding of programming and acquire the basic skills necessary for future data analysis.

  •   学問論演習  
      中瀬 博之  
      全  
      2セメスター  
      後期集中 その他 連講 その他  

    3D空間をソフトウェアで構築し、ヘッドマウントディスプレイを用いたバーチャルリアリティ(VR)空間の没入体験を通じてVR空間の有用性を認識する。ポストコロナのリモート講義や実験・実習を実施可能なVR空間の確立を目標として実習を行い、実用性の高いVR空間の構築・活用手法の習得を目指す。VR空間の作成に必要なUnity & C#の活用を学ぶ。市販のHMDやCardboardを組み立てスマホと組み合わせることで、自身で作成したVR空間を体験する。

    Recognize the usefulness of VR space through immersive experience of virtual reality (VR) space.

    Construct 3D space with software Unity and launch using a head-mounted display.

    Learn how to use Unity & C# for creating VR space.

    Experience created 3D space using commercially available HMDs and/or Cardboards with smartphones,

  •   データ科学・AI概論  
      三石 大、大石 峰暉  
      全  
      2セメスター  
      後期 火曜日 5講時 情報教育実習室 M105  

    本授業科目の目的は、大量のデータから価値ある情報を抽出し、活用するためのデータ科学やAIの知識と技術の基礎を修得することにある。

    近年、社会の様々な場面で大規模なデータが蓄積・流通されており、それらを安全かつ有効に公共の福祉や社会活動に役立てられる見識と能力が、現代的なリテラシーとして求められている。

    すなわち、文系・理系を問わず全ての学生が、基礎的な統計学を理解するとともに、プログラミング環境を含む計算機科学の様々な成果を適切に活用し、データから目的の情報を抽出するためのデータ科学・AIの知識と技術を修得することが求められている。

    そこで本授業科目では、データ科学や機械学習、AIの分野で標準的なプログラミング言語の1つであるPythonを利用した実習を交えながら、具体的なデータ処理方法について実践的に学ぶ。

    The purpose of this course is to acquire basic knowledge and skills in data science and AI to extract and utilize valuable information from huge data.

    In recent years, huge-scale data has been accumulated and distributed in various scenes of society, and insights and abilities to use them safely and effectively for public welfare and social activities are required as modern literacy.

    Therefore, all students, regardless of humanities or science, are expected to understand basic statistics and to acquire knowledge and skills in data science and AI in order to extract the intended information from such data by utilizing various achievements in computer science, including programming environments.

    In this course, you learn actual data processing methodology practically using the Python, which became one of the standard programming languages in the field of data science, machine learning and AI.

  •   教育情報アセスメント実習  
      熊谷 龍一, 中島 平, 松林 優一郎  
      教  
       
      前期 月曜日 4講時 その他 / 前期 月曜日 5講時 その他  

    n/a

  •   基礎中国語Ⅱ  
      王 軒  
      理医②  
      2セメスター  
      後期 水曜日 3講時 川北キャンパスC304 / 後期 金曜日 3講時 川北キャンパスC304  

    この授業は、中国語の基礎と初級レベルの日常会話の習得を目的とする。

    授業は、オンデマンド授業と対面授業を組み合わせたブレンディッド・ラーニング(以下BLという)により進めていく。この方式により、効率的に常用語彙と基本文法を習得し、実践的なコミュニケーション能力を身につけることを目指す。

    The purpose of this course is to learn the basics of Chinese language and daily conversation at the beginner level.

    Classes will be conducted through blended learning (hereinafter referred to as BL), which combines on-demand and face-to-face classes. Through this method, the course aims to help students efficiently acquire common vocabulary and basic grammar, as well as practical communication skills.

  •   基礎中国語Ⅱ  
      張 小栄  
      保歯薬農②  
      2セメスター  
      後期 火曜日 3講時 川北キャンパスC105 / 後期 木曜日 1講時 川北キャンパスC105  

    この授業は、中国語の基礎と初級レベルの日常会話の習得を目的とする。

    授業は、オンデマンド授業と対面授業を組み合わせたブレンディッド・ラーニング(以下BLという)により進めていく。この方式により、効率的に常用語彙と基本文法を習得し、実践的なコミュニケーション能力を身につけることを目指す。

    The purpose of this course is to learn the basics of Chinese language and daily conversation at the beginner level.

    Classes will be conducted through blended learning (hereinafter referred to as BL), which combines on-demand and face-to-face classes. Through this method, the course aims to help students efficiently acquire common vocabulary and basic grammar, as well as practical communication skills.

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