タイトル

科目名[英文名] 数理・データサイエンス・AI基盤（オンデマンド・日本語）[Mathematical, Data Science, and AI Basic/On-demand in Japanese] 
担当教員[ローマ字表記]  
科目ナンバー -----  科目ナンバリングとは
時間割番号 17871.01  科目区分 ----- 
講義形態 -----  開講学域等 自然科学研究科(博士前期課程) 
適正人数 -----  開講学期 Q1 
曜日・時限 集中  単位数 1単位 
授業形態   60単位上限  
対象学生 ----- 
キーワード ----- 
講義室情報 （遠隔（オンデマンド）のみ） 
開放科目 ----- 
備考 ----- 

授業の主題
「数理・データサイエンス・AI」の知識及びデータ分析技術は、この知識集約型社会においては「読み・書き・そろばん」に例えられる必須技能です。本授業ではe-Learning教材「SIGNATE Cloud」を活用し、実際にデータを扱いながら、実践的にそれら技術を修得します。
 
学修目標（到達目標）
１：AIリテラシーを修得する
２：EXCELまたはPythonを用いた実践的なデータ分析手法を修得する
上記1と2を達成することで、研究におけるデータ分析能力の向上を図るとともに、研究にAIを活用するための基盤知識を修得することを目標とします。これらは実社会においても活用可能なトランスファラブルスキルです。
 
授業概要
e-Learning教材「SIGNATE Cloud」上にあらかじめ用意されたカリキュラムである「Course」のうち、以下を学修したうえで、アセスメントテストを受検します。

【講義】
「AIリテラシーコース」（10時間）
1.AI入門（AIの仕組み・歴史、機械学習との関係やAI事例）
2.AIプロジェクトテーマ選定法（AIプロジェクトの成功確率を高めるための、テーマ選定に関する考え方）
3.AIソフトウェア開発（AIプロジェクトの軸と言える「AIソフトウェア開発」の流れ）
4.AIの開発フェーズと関連法律（AIプロジェクトを進めるにあたり、気をつけなければならない法律や具体的な対応方法）

【実践】※ノーコードかPythonか、どちらかを選択すること
「ノーコードデータ分析コース」（41時間）
●プログラミングを利用せずにデータ分析を学ぶ。Excelなどのツールを利用し、ツールの基本的な使い方からデータ分析に必要となる知識までを修得する。
「Pythonデータ分析入門コース」（17時間）及び「Pythonベーススキルコース」（26時間）
●Pythonを用いたデータ分析における基礎力を鍛える。データ分析の基礎スキルとなるデータ処理やデータ読解力を身につける。

【スキルチェック】※2つのアセスメントをすべて受検すること
「データ処理スキル計測テスト」（制限時間60分）
「データ読解スキル計測テスト」（制限時間45分）
●自身のスコア及びランクと、学内外の「SIGNATE Cloud」利用者のデータを比較することにより、自身のスキルを客観的に把握する
※月に1度しか受検できず中断等もできないため十分に時間のある時に受検すること。
 
評価方法と割合
評価方法
システム利用可能期間（「特記事項」参照）内に、SIGNATE Cloudにおいて以下１～３をすべて達成した者に単位を認定します。
1.【講義】「AIリテラシーコース」の進捗率を100％とする
2.【実践】≪（ア）（イ）どちらか≫のコース進捗率を100％とする
　(ア)「ノーコードデータ分析コース」
　(イ)「Pythonデータ分析入門コース」及び「Pythonベーススキルコース」
3.【能力判定】≪（ア）と（イ）≫を受検する
　(ア)「データ処理スキル計測テスト」
　(イ)「データ読解スキル計測テスト」
 
評価の割合
合否によって評価し、上記「評価方法」に示した条件を満たした者を「合」とします。
なお、アセスメントの「スコア」及び「ランク」は合否に影響しません。自身のこれからの学修の指針としてください。
 
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
指定課題に予習・復習の学修時間を含んでいますが、SIGNATE Cloudにはほかにも多数の教材が用意されています。課題以上の「Course」「Quest」及び「Gym」の学修を推奨します（※成績には加味しません）。
 
予習に関する教材
オンデマンド教材（授業内容の全体）
 
復習に関する指示
同上
 
復習に関する教材
オンデマンド教材（授業内容の全体）
 
教科書・参考書
教科書・参考書補足
e-Learning教材「SIGNATE Cloud」における学修です。
 
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
履修登録方法等、e-Learning教材「SIGNATE Cloud」【以外の】問い合わせは以下（[a]を@としてください）。
数理・データサイエンス・AI教育センター
ku-data[a]adm.kanazawa-u.ac.jp

e-Learning教材「SIGNATE Cloud」に関する質問等は、教材内下部の「システムに関するお問い合わせ」へ。
 
履修条件
各クォーターで履修条件が異なります。

Q1とQ3：Web履修登録不可
社会人学生を対象とします。学務情報サービスのアンケートから申し込んでください
【Q1申請期限】：2024年4月15日（月）まで／【Q3申請期限】2024年10月8日（火）まで
アンケートへのアクセス方法：アカンサスポータル（※）→学務情報サービス→「アンケート回答」または「未回答のアンケートがあります。ここをクリックして回答にご協力ください。」から回答してください。
※アカンサスポータル：https://acanthus.cis.kanazawa-u.ac.jp/


Q2とQ4：Webで履修登録をしてください
修士・博士前期課程（定員各95名）
博士・博士後期課程（定員各45名）
※履修希望者数が定員を超えた場合は、システム上で抽選をします。
※抽選結果公開日（自身の履修時間割表で確認してください）
　Q2：5月24日（金）
　Q4：11月18日（月）
※抽選結果公開後、定員に空きがあった場合は、先着で履修登録できます。


なお、令和4年度入学者で「数学・データサイエンス・AI発展」の履修を希望する方は、所属の学務担当係までお問い合わせください。

 
その他履修上の注意事項や学習上の助言
★【重要】★
履修者に対し SIGNATE Cloud から「招待メール」を発送します。宛先はアカンサスポータルに登録した「転送用メールアドレス」としますので、各自必ず登録しておいてください。「招待メール」が受け取れなかった者や、期日までに SIGNATE Cloud のアカウントを作成しなかった者は、理由の如何に問わず履修登録を取り消しますので注意してください。
※シラバス最下部からマニュアルをダウンロードできます。
※「招待メール」送付予定日
　Q1：4月17日（水）頃
　Q2：6月20日（木）頃
　Q3：10月10日（木）頃
　Q4：12月13日（金）頃

受講環境は以下を推奨します。
●パソコン上のGoogleChromeブラウザ
※スマートフォンやタブレット（Android及びiOS）での受講は推奨しない

クラウドサービスであるため教材内容は株式会社SIGNATEが随時アップデートしています。
アップデートによってシステムについて不明な点が生じた場合は、教材内下部の「システムに関するお問い合わせ」へ。
評価方法などに不明な点が生じた場合は以下まで問い合わせてください（[a]を@としてください）。
　数理・データサイエンス・AI教育センター
　ku-data[a]adm.kanazawa-u.ac.jp。

 
特記事項
特記事項
e-Learning教材「SIGNATE Cloud」の利用可能期間は以下のとおりです。
【アカウント作成日から当該クォーターの定期試験期間の最終日まで】とする。

この期間内に以下の条件を満たしてください。
=====
システム利用可能期間（「特記事項」参照）内に、SIGNATE Cloudにおいて以下１～３をすべて達成した者に単位を認定します。
1.【講義】「AIリテラシーコース」の進捗率を100％とする
2.【実践】≪（ア）（イ）どちらか≫のコース進捗率を100％とする
　(ア)「ノーコードデータ分析コース」
　(イ)「Pythonデータ分析入門コース」及び「Pythonベーススキルコース」
3.【能力判定】≪（ア）と（イ）≫を受検する
　(ア)「データ処理スキル計測テスト」
　(イ)「データ読解スキル計測テスト」

 
教材ファイル


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