コンピュータビジョンＡＩ・データサイエンス入門科 目 導入１．社会におけるデータ・ＡＩ利活用基礎２．データリテラシー心得３． データ・ＡＩ利活用における留意事項選択４．オプション 統情線計報形数学論学アルゴリズム情報処理演習Ｐ１情報処理演習Ｄ情流報論通理論名○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○ 経営情報学部カリキュラム経営情報学部表６.１ MDASH リテラシーレベル「本学講義科目－モデルカリキュラム」対応表1-1. 社会で起きている変化1-2. 社会で活用されているデータ1-3. データ・AI の活用領域1-4. データ・AI 利活用のための技術1-5. データ・AI 利活用の現場1-6. データ・AI 利活用の最新動向2-1. データを読む2-2. データを説明する2-3. データを扱う3-1. データ・AI を扱う上での留意事項3-2. データを守る上での留意事項4-1. 統計および数理基礎4-2. アルゴリズム基礎4-3. データ構造とプログラミング基礎4-4. 時系列データ解析4-5. テキスト解析4-6. 画像解析4-7. データハンドリング4-8. データ活用実践（教師あり学習）4-9. データ活用実践（教師なし学習） ○ ：当該科目で講義の対象とします■■： 認証取得に必須となる内容です■■：学生のリテラシーレベル認定に係る必修科目（２科目：｢AI データサイエンス入門｣、｢統計学｣）51
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