応用情報技術

科目基礎情報

学校	豊田工業高等専門学校	開講年度	令和06年度 (2024年度)
授業科目	応用情報技術
科目番号	75147	科目区分	専門 / 選択
授業形態	演習	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	電気・電子システム工学科	対象学年	5
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	学生が購入する必要は無いが、授業は以下の文献を参考にして実施される。 ・「Excelでやさしく学ぶ統計解析」 石村貞夫、劉晨、石村 友二郎著、東京図書 ・「Excelでやさしく学ぶ多変量解析」室淳子、石村貞夫著、東京図書 ・「すぐわかる多変量解析」石村貞夫著、東京図書 ・「Excelで簡単多変量解析」小椋將弘著、講談社 ・「Excelでわかる機械学習 超入門」涌井良幸、涌井貞実著、技術評論社 ・「Excelでわかるディープラーニング超入門」涌井良幸、涌井貞実著、技術評論社 ・「ノンデザイナーズ・デザインブック」Robin Williams著、マイナビ出版 ・「「プレゼン」力 ~未来を変える「伝える」技術~」山中伸弥、伊藤穰一著、講談社 ・「世界一簡単なスーツ選びの法則」MB、ポプラ新書
担当教員	野中 俊宏

到達目標

(ア)Excelを用いて統計解析ができる．
(イ)Excelを用いて多変量解析ができる．
(ウ)Excelを用いて機械学習ができる．
(エ)PowerPointを用いて学術的な発表ができる．
(オ)Wordを用いて論文を執筆できる．

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(ア)	Excelを用いた多変量解析などを習得し、卒業研究に活かすことができる。	Excelを用いて多変量解析などを行うことができる。	Excelを用いて多変量解析などを行うことができない。
評価項目(イ)	PowerPointを用いた学術的な発表を習得し、卒業研究に活かすことができる。	PowerPointを用いた学術的な発表ができる。	PowerPointを用いた学術的な発表ができない。
評価項目(ウ)	Wordを用いた論文の執筆方法を習得し、卒業研究に活かすことができる。	Wordを用いて論文を執筆できる。	Wordを用いて論文を執筆できない。

学科の到達目標項目との関係

学習・教育到達度目標 A-4 コンピュータを利用した情報の保持・変換・伝達のための概念を理解し，説明できる．

JABEE d 当該分野において必要とされる専門的知識とそれらを応用する能力

本校教育目標 ② 基礎学力

教育方法等

概要:

社会ではコンピュータが様々な用途で使用されており、目的によって異なるアプリケーションが用いられている。しかし、それらは全てMicorosoft Officeで実行可能である。さらに、豊田工業高等専門学校に在籍中の学生はMicrosoft Officeを無料で利用できる。そこで本講義では，無料で利用できるMicrosoft Officeを卒業研究に活用することを目的とし、Excel、PowerPoint、Wordの応用レベルの技能を習得する。

授業の進め方・方法:

注意点:

選択必修の種別・旧カリ科目名

選択必修6
規制技術に含まれるものはない

授業の属性・履修上の区分

ICT 利用

実務経験のある教員による授業

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	データサイエンス基礎_データ駆動型社会とデータサイエンス、分析設計、および1変数の統計量	データ駆動型社会とデータサイエンス、および分析設計について説明できる。Excelを用いて1変数の統計量を解析できる
		2週	データサイエンス基礎_グラフ表現、回帰直線、移動平均	Excelを用いてグラフ表現、回帰直線、移動平均を解析できる
		3週	データサイエンス基礎_ヒストグラム、確率分布、区間推定	Excelを用いてヒストグラム、確率分布、区間推定を解析できる
		4週	データエンジニアリング_ビッグデータとエンジニアリング、データ表現、多変量解析の概要、および行列の計算	ビッグデータとエンジニアリング、およびデータ表現について説明できる。Excelを用いて行列を計算できる
		5週	データエンジニアリング_重回帰分析(練習)	Excelを用いて重回帰分析を実行できる
		6週	データエンジニアリング_重回帰分析(実践)、データ収集	【PBL】Excelを用いて、卒業研究に関連した事柄の重回帰分析を実行できる
		7週	データエンジニアリング_主成分分析(練習)	Excelを用いて主成分分析を実行できる
		8週	データエンジニアリング_主成分分析(実践)、データ収集	【PBL】Excelを用いて、卒業研究に関連した事柄の主成分分析を実行できる
	2ndQ
		9週	AI基礎_AIの歴史と応用分野、AIと社会、基本アルゴリズム	AIの歴史、応用分野、社会との関わりについて説明できる。Excelを用いて基本アルゴリズムを実行できる。
		10週	AI基礎_機械学習の基礎と展望、AIの構築と運用	機械学習の基礎と展望について説明できる。Excelを用いてニューラルネットワークを計算できる。
		11週	AI基礎_深層学習の基礎と展望、AIの構築と運用	深層学習の基礎と展望について説明できる。Excelを用いて畳み込みニューラルネットワークを計算できる。
		12週	論文の調査方法、および読解方法	【PBL】卒業研究に必要な論文をgoogle scholarで調査できる。見つけた論文をAIを活用して読解できる。
		13週	論文の内容の発表会	【PBL】調査し、読解した論文の内容を伝えることができる。
		14週	学術的なプレゼンテーションの作法	デザインの原則を理解できる。発表時の心構え、および適切な服装を理解できる。
		15週	卒業論文の執筆	Wordを用いて卒業論文を執筆できる。
		16週

評価割合

	レポート	合計
総合評価割合	100	100
専門的能力	100	100