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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.
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.
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,
教育情報学とは超高度情報化社会、知的基盤社会における教育について、基礎及び応用そして実践と言う領域を内包した、融合的・学際的・先端的な学問領域である。
教育情報活用論では、教育情報学について、教育と情報科学、テクノロジーの関連について概観することで教育情報学という学問の融合性・学際性・先端性を理解するとともに、教育情報学の基礎的な知識を学習する。
Educational informatics is an integrated, interdisciplinary, and advanced academic discipline that encompasses basic, applied, and practical areas of education in a highly computerized society and an intellectually-based society. I will provide an overview of the relationship between education and informatics and technology in educational informatics. Students will understand the academic integration, and advanced academic discipline for educational informatics and the learn basic knowledge about it.
Google Classroom： l4veatk
生成AIの発展によりますますAI人材が必要とされています。企業がビジネスを推進するためにはAIに精通したデータサイエンティストだけでは実現せず、ビジネスや社会課題とAIテクノロジーを共に理解し、データサイエンティストやエンジニアとビジネスを繋ぎ、適切な課題設定、解決策の提案・実行できる人材（AIビジネスコンサルタント）が求められています。しかし当該人材育成には課題が２つあります。１つ目、AI理解を深めようにもPhython等、プログラミングスキルが必要とされることが多く、プログラミングができない、もしくは苦手な学生が取り残されるということ。２つ目に、「いま」、ビジネスや社会の分野でどのようにAI活用されているかについて、具体例を持って教えることが難しいため、理解を深めることができにくいということ。
「ビジネスデータ科学」は、2019年上述の課題を解決するために開講され本年で6年目の講義です。当講義を受講することで、経済学部等文系学部生でもAI（機械学習）の本質の理解を深め、ビジネスや社会課題についてデータやAI（機械学習）を活用し、どのように解決するのかを捉えることができる人材（AIビジネスコンサルタント）に成長できます。講義では、AI 専門家でなくても数クリックのマウス操作で、学習済みモデルを構築できる自動機械学習ソフトウェア（「AnyData」）等を活用します。プログラミング知識のない学生でも、モデル構築の一連の流れを簡単に「体験」することができ、AIに興味を持つ学生数を飛躍的に向上することができると考えております。
本年度もAIをビジネスで活用している企業による実例紹介セッション等を設ける予定です。また、皆さんが得た知識をアウトプットするプレゼンテーション機会も提供します。具体的には、地元企業から課題提示を受け、データやAIを活用し、当該課題解決や新規ビジネス創出に、どのようにAIを活用するかといった提案をしてもらう予定です。
<English>
Not only Japan, but worldwide,luck of number of Data Scientists is the serious issue. To solve the issue, we,aiforce solutions Inc., open the Business Data Science cource in order to educate students to have AI reteracy.
"AnyData",an automated machine learning tool developed by AIinside inc, will be used in the course therefore no programing skill is required.
At the end of the course students will have to present to local companies to solve their issues using AI.
本講義は，企業経営の視点から企業情報システムの戦略的価値を正しく理解できる能力を養成することを目的とする．講義では，戦略経営論における企業情報システムの沿革，経営システムに及ぼす企業情報システムの影響，最新の企業情報システムの現状と将来の展望について学習する．
The main objective of this course is to improve the ability to understand strategic value of enterprise information system correctly in terms of strategic management. The students in this course will understand the history of enterprise information system, the relationship between strategic management and the latest ICT, and its future prospects.
近年、医学生物学領域は加速度的な進歩を遂げている。ゲノム配列決定技術の高速化や高精度化をはじめとする日進月歩の技術革新は、ヒトという複雑なシステムに関する膨大なデータを生み出し、それを人工知能というキーワードに代表される様々な情報科学的手法により解析し理解することが可能になった。そのようなビッグデータの適切な理解に基づき、ゲノム合成やゲノム編集技術を通じた治療も現実のものになりつつある。高度に複雑なシステムである生命システムの解明と応用は、古くからの課題であるが、現在の圧倒的なスケールのデータ科学は、この課題に新しい道を開拓しつつあると言える。一方で、技術が確立すれば、そのまま社会実装できるというものではない。医学生物学は生命を扱う学問であるため、命の平等などの多くの難しい側面と表裏一体にある。そこで、本講義では「遺伝子」と「社会」をキーワードとして生命現象への理解を深めることを目的に、対面講義、グループディスカッション、実験実習を行う。
In recent years, the fields of medical science and biology have made rapid progress. Technological innovations, such as the high-speed and high-quality genome sequencing techniques, are producing vast amounts of data on the complex system of humans. This data is now analyzable and understandable through various informatics approaches, represented by the keyword 'artificial intelligence.' Based on a proper understanding of such big data, therapies involving genome synthesis and genome editing are becoming a reality. Unraveling and applying the highly complex life system has been a longstanding challenge, but today's overwhelming scale of data science is paving new paths in this quest. However, establishing technology does not directly translate to its social implementation. Medical science and biology, dealing with life, inherently involve many challenging aspects, such as the concept of the equality of life. This lecture aims to deepen the understanding of life phenomena, focusing on 'genes' and 'society,' through face-to-face lectures, group discussions, and experimental activities.