到達目標
①情報セキュリティに関する基本的な技術を理解・習得すること。
②AIに関する基礎的な事項を理解し、簡単な技術を習得すること。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 各授業項目の内容を理解し、応用できる。 | 各授業項目の内容を理解している。 | 各授業項目の内容を理解していない。 |
評価項目2 | | | |
評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
近年、情報処理の分野で進展の目覚ましい情報セキュリティならびにAIの分野について、基本的な事項、技術について学ぶ。
この科目は、企業でシステム設計を担当した教員がその経験を活かして実際に使用されてるシステムなどの具体的な事例を交えて授業を行う。
授業の進め方・方法:
定期試験は実施しない。
自学自習の課題レポートを80%、授業中の小テストの成績を20%として総合的に評価し,60点以上を合格とする。再試験は行わない。
この科目は学修単位科目のため、事前、事後の学習として、レポートを実施する。
注意点:
実際にプログラムを作成し,実行することによって検証する習慣を身に付けてほしい。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
セキュリティ技術の分野 ・ネットワークの基礎知識 |
ネットワークの基本事項を理解する。
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2週 |
セキュリティ技術の分野 ・Binary |
クラッキングを理解する。
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3週 |
セキュリティ技術の分野 ・Forensics |
記憶媒体上のデータについて理解する。
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4週 |
セキュリティ技術の分野 ・Web |
Webサービスの種類について理解する。
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5週 |
セキュリティ技術の分野 ・Pwnable(Exploit)
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システムの脆弱性について理解する。
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6週 |
セキュリティ技術の分野 ・トラブルシューティング |
危機管理の概要を理解する。
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7週 |
AI技術の分野 ・AI技術の概要 |
AIの発展経緯、最近の動向などを理解する。
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8週 |
AI技術の分野 ・機械学習 |
機械学習の概要について理解する。
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4thQ |
9週 |
AI技術の分野 ・ニューラルネットワーク |
NNの概要を理解する。
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10週 |
AI技術の分野 ・Deep Learning |
深層学習の概要を理解する。
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11週 |
AI技術の分野 ・演習(1) 画像の認識 |
画像認識システムを作成する。
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12週 |
AI技術の分野 ・演習(2) 物体検知 |
物体検知システムを作成する。
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13週 |
AI技術の分野 ・演習(3) 自然言語処理 |
自然言語処理システムを作成する。
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14週 |
AI技術の分野 ・演習(4) 課題システム |
課題システムの報告書を作成する。
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15週 |
まとめ |
学習内容の振り返りを行う。
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16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 小テスト | 課題・レポート | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 20 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 20 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |