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シラバスデータベース|2026年度版

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ホーム > 講義詳細:総合講座(AI・データサイエンスと生成AIの基礎)

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
総合講座(AI・データサイエンスと生成AIの基礎) 2026 秋学期 火3 商学部 行木 陽子 ナメキ ヨウコ 1~4年次配当 2

科目ナンバー

CM-AI1-46XT

履修条件・関連科目等

2019年度以降入学生対象のWeb登録科目です。
1・2年次での履修を希望する場合は、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

AIの歴史的背景と基本原理を理解し、AIおよびデータサイエンスの基礎知識を養ったうえで、急速に発展する生成AI(Generative AI)やAIエージェントなど最新技術が社会やビジネスに与える影響を学びます。IT業界を代表する企業の専門家を招き、最先端の技術や研究動向、その活用方法を紹介してもらうことで、AIが実際のビジネスシーンでどのように役立っているかを具体的に理解します。学生自身の専門性と結びつけて考えるための基礎知識を身に着けることを目指します。また、授業期間を通して受講生がAIを使った課題に取り組み、実践的なAIの活用を体験します。

科目目的

この科目は、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ます。当科目の受講ならびに学習を通じて、学生が最先端のAIテクノロジーに対する認識を深めるとともに、AIならびに生成AIに対する基礎的な知識を習得し、学生自身の専門分野でどう活用できるかを考える力を養うことを目的としています。

到達目標

各企業の専門家によるオムニバス方式で講義を通して、AI・生成AIならびにデータサイエンスに対する基本的な知識を身に付け、学生自身の専門分野と関連付けながら具体的な活用方法について考える力を身に付ける事を目標とします。

授業計画と内容

AI・生成AIならびにデータサイエンスの基本的な知識を身に付けることを目的として、基本的な概念について講義を行った後、企業から講師を招いて講義いただく形式で講義を進めます。

【AI基礎】
第1回 AIの歴史と応用分野について
第2回 機械学習と深層学習の基礎
第3回 生成AIの基礎と活用
【AIハンズオン】
第4回 生成AIとPythonを活用してデータ分析(基礎編)
第5回 生成AIとPythonを活用してデータ分析(応用編)
第6回 中間発表(ハンズオン結果)
第7回 前半総括ならびに振り返り
【企業での活用事例】
第8回 生命保険業界でのAI活用例
第9回 化学業界でのAI活用例
第10回 製造業界でのAI活用例
第11回 IBMリサーチにおけるAI研究開発
第12回 経営とAI
【全体まとめ】
第13回 AI倫理について
第14回 全体まとめ




授業時間外の学修の内容

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)

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 40 授業に関する最終レポートを課し評価する。
平常点 60 毎回の授業参加(responを利用)+授業参加レポート
+積極的な授業への参加・発言・発表を評価。

成績評価の方法・基準(備考)

課題や試験のフィードバック方法

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

ディスカッション、ディベート

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

クリッカー

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

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

日本IBMに入社後、製造業の顧客を担当するSEとしてメインフレーム/ネットワーク系の技術を提供。サービス部門での音声認識技術を利用したコールセンター構築サービスの開発リーダーを経てソフトウェア事業へ異動。コラボレーション・テクノロジー分野のエバンジェリスト(伝道師)として活動すると共に、大規模顧客の次世代コラボレーション基盤の設計・導入に従事。2016年技術理事に就任。グローバルの技術者と連携してAIなどの最新テクノロジーを活用した働き方改革ソリューションをリード。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

学術的な側面だけではなく実社会で役立つ実践的なAI/データサイエンスの活用を視野に入れた授業を行います。IT業界を代表する企業などからゲスト講師を招き最先端の技術や研究ならびにビジネスシーンでの活用例などを紹介してもらいます。

テキスト・参考文献等

使用しません。講義の都度、資料を配布します。

その他特記事項

①毎回の授業案内やレポートの提出は、manaba を利用して行います。 質問も、manabaの掲示板ならびにメールでも受け付けます。

②Google Colaboratoryを利用した、簡単なPythonのプログラムを体験してもらう予定です。

その他:ソフトウエアの利用はありません。

参考URL

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