科目ナンバー

GI-IF3-SM03

履修条件・関連科目等

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

卒業制作に向けてテーマの絞り込みを進める。制作の際に必要となるシステム構築の基礎についても実習を通じて確認をする。

テーマに応じて、POC（プルーフ・オブ・コンセプト）試作を進め、必要な知識やスキルを高める。

また、情報の仕組みについて理解を深めるために、コンピュータサイエンス関係の書籍を題材に輪講を実施する。

科目目的

理論面では、コンピュータ科学の基礎を学び、実践面ではフレームワークの基礎を学ぶ。
また、国際情報演習Ⅱにおいて研究テーマを絞り込む。

到達目標

人工知能の基礎について他人に説明できるようになる。
フレームワークを用いたプログラミングを行える。
調査対象とした既存研究の課題を見いだせる。

授業計画と内容

第１回 ： オリエンテーション
第２回 ： 実習環境の準備・研究テーマ決め
第３回 ： 研究テーマの詳細化
第４回 ： 時系列データ分析(1)
第５回 ： 点群データの処理
第６回 ： ARによる可視化
第７回 ： 時系列データ分析(2)
第８回 ： 地域社会における点群データの活用
第９回 ： 地域社会におけるARの活用
第10回： 地域社会における防災・減災
第11回： 地域社会におけるAgentic AIのあり方
第12回： 時系列データ分析(3)
第13回： 研究調査・報告
第14回： まとめと事例紹介

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

講義での発表準備

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。

成績評価の方法・基準

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

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

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／グループワーク／プレゼンテーション

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

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

プログラミングをBYOD環境で行う。

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

官民のIT技術、セキュリティに関する政策支援・コンサルを実施。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実務経験を生かした課題設定、段取の支援を行う。

テキスト・参考文献等

「参考文献」
実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる時系列分析入門 , 馬場 真哉 著, 講談社, 2024

その他特記事項

参考URL