シラバス
| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ＩＣＴ演習 | 2024 | 春学期 | 木4 | 商学部 | 竹田 信夫 | チクダ ノブオ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
CM-OI1-82XS
履修条件・関連科目等
事前登録科目です。
履修希望者が定員を超過した場合は、抽選にて履修者を決めます。日程等の詳細を授業時間割で確認してください。
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語（その他の言語）
授業の概要
インターネットに代表されるＩＴ（information technology 情報通信技術）の急速な発達と普及は私達の日常を大きく変えています。企業のあり方や社会の仕組みもこうした動きをうけて変化しています。
以前は情報処理は専門のプログラムを作成したり、ワープロや表計算ソフトによってファイルを書類を作成したりする仕事を行うための補助的なスキルでしたが、現在ではビジネスの実行自体が情報処理と一体不可分な状況となり、ビジネスのあらゆる場面で情報の適切な処理が行われるようになっています。
この講義では このような現実をふまえ、この講義ではカリキュラム上のリベラルアーツ科目として位置付けられていることから、現代のビジネスの現場で必要となる情報処理の実践的方法について、その入門的内容について身につけることを目標としています。
本授業はその内容から、グループワークが中心となり、場合によってはパソコンやiPad等の情報機器を利用することになります。
常に主体的に課題をこなしていくことが望まれます。
科目目的
商学部カリキュラム上のリベラルアーツ科目自然科学系の位置づけられております。
現在の企業、社会で必要とされるICTの原理、応用について理解する。
到達目標
現在のビジネスの現場で必要とされる情報処理の実践的方法について、入門レベルの内容を身につけることを目標とします。
授業計画と内容
１．ビジネスにおける情報の利用・活用
現代のビジネスの場での情報の利用活用について状況を説明し、この授業で学ぶ内容似ついて説明します。
２．人工知能1
人工知能の原理や歴史の概要を学びます。
３．人工知能2
人工知能を使った顔認証技術を例に人工知能の基礎を学びます。
４．人工知能3
手書き文字認識技術を使って人工知能システムを作ってみます。
手書き文字認識の概要。
５．人工知能4
手書き文字認識技術を使って人工知能システムを作ってみます。
手書き文字認識の基本原理。
６．人工知能5
手書き文字認識技術を使って人工知能システムを作ってみます。
手書き文字認識での畳み込みネットワーク(CNN)の利用。
７．人工知能6
論理推論型人工知能システムの概要。
８．人工知能7
論理推論型人工知能システムのを使った問題解決システム。
９．人工知能8
論理推論型人工知能システムの概要。
10．人工知能9
人工知能システムを使った問題解決システムの実際の例を確認し動作原理を理解する。
11．人工知能10
人工知能システムの問題点とその解決の現状、情報システムとしての限界などについて学習する。
12．IoT1
小型の学習用情報機器を用いてIOTについて学びます。
13．RPA
RPAとは何かを理解し、実際のRPAシステムを作ってみます。
14．総合演習
今までの学習を組み合わせた演習をします。
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出
授業時間外の学修の内容（その他の内容等）
この授業は演習形式で行うもので、特にグループでの学習が多くなりますから、課題等についてグループで打ち合わせや制作を行ってください。
授業時間外の学修に必要な時間数／週
・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。
成績評価の方法・基準
| 種別 | 割合（％） | 評価基準 |
|---|---|---|
| レポート | 30 | 授業で説明した情報技術やこれに関連したスキルについての課題内容で到達度を図ります。 |
| 平常点 | 20 | 授業への参加等 |
| その他 | 50 | 授業で説明した情報技術やこれに関連したスキルについての総合演習で作成した提出物で成績を決めます。 |
成績評価の方法・基準（備考）
課題(毎週)：30％、平常点：20％、総合演習：50％※毎週の授業への出席や課題への取り組みを重要視します。
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う
課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）
アクティブ・ラーニングの実施内容
PBL（課題解決型学習）／グループワーク／実習、フィールドワーク
アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）
授業におけるICTの活用方法
実施しない
授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
高原他著
形式手法モデル理論アプローチ 実践編 ―情報システム開発の基礎
日科技連
2016 tokyo
ISBN-13: 978-4817195739
その他特記事項
〔使用するソフトウェア〕
発表はMS-PowerPointを使いますが基本的に座学なのでそれをどのソフトアプリで見るか学生の自由です。
人工知能等の実習で使用するシステム、ソフトウェア等はその年度によって変わる可能性があり、事前に予告することはなかなか難しいです。
2023年度に使用したシステム、ソフトウェア等は以下の通りですが詳細は授業で説明するので事前に準備することはありません。
Google Colaboratory及びこれを使用するためにGoogle Chrome
Microsoft Azure及びこれを使用するためにMS EdgeとスマートフォンアプリのMicrosoft Authenticator
Oracle VM VirtualBox
Python
Intel OpenCV
Ubuntu
Raspberry Pi OS
Blynk
UiPath Community Edition
UiPath Studio