AI・MOTⅠ

Course Information

College	Toyama College	Year	2024
Course Title	AI・MOTⅠ
Course Code	0138	Course Category	Specialized / Compulsory
Class Format	Lecture	Credits	School Credit: 1
Department	Department of Mechanical Engineering	Student Grade	4th
Term	First Semester	Classes per Week	2
Textbook and/or Teaching Materials	令和06年イメージ＆クレバー方式でよくわかるかやのき先生の基本情報技術者教室　技術評論社
Instructor	Sakamoto Yoshinori,Hatakeyama Jyunpei

Course Objectives

AI・データを活用するための技術を理解できる。
企業の実例を基に社会で活用されているデータの有用性を理解できる。
AI・データサイエンスが様々な分野の知見と組み合わせることで、新たな価値を創出できる可能性があることを理解できる。

Rubric

	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 (AI・データの活用技術)	AI・データの活用技術を十分に説明できる。	AI・データの活用技術を説明できる。	AI・データの活用技術を説明できない。
評価項目2 (社会におけるデータの有用性)	社会で活用されるデータの有用性を十分に説明できる。	社会で活用されるデータの有用性を説明できる。	社会で活用されるデータの有用性を説明できない。
評価項目3 (新たな価値の創出)	AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを十分に説明できる。	AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを説明できる。	AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを説明できない。

Assigned Department Objectives

Learning and Educational Objectives of the “General Engineering” A-2 See

Teaching Method

Outline:

AI・データを活用するための技術を理解できる
企業の実例を基に社会で活用されているデータの有用性を理解できる。
AI・データサイエンスが様々な分野の知見と組み合わせることで、新たな価値を創出できる可能性があることを理解できる。

Style:

講義および演習を中心に授業を進める。

Notice:

単元ごとの確認試験とレポートにより評価する。
到達目標の達成度を確認するために、提出レポートに対して質問することがある。
本科目では、60点以上の評価で単位を認定する。
評価が60点に満たない者は、願い出により追認試験を受けることができる。追認試験の結果、単位の修得が認められた者にあっては、その評価を60点とする。

事前に行う準備学習：前回の講義の復習および予習を行ってから授業に臨むこと
（授業外学習・事前）授業内容を予習しておく。
（授業外学習・事後）授業内容に関する課題を解く。

授業計画は、進捗等により変更する可能性がある。

Characteristics of Class / Division in Learning

Active Learning	Aided by ICT	Applicable to Remote Class	Instructor Professionally Experienced

Course Plan

			Theme	Goals
1st Semester
	1st Quarter
		1st	コンピュータの構成要素	CPU、メモリ、記憶装置などのコンピュータの構成要素について説明する。
		2nd	コンピュータの構成要素	CPU、メモリ、記憶装置などのコンピュータの構成要素について説明する。
		3rd	基数変換	10進数と2進数の変換、2進数の計算について説明する。
		4th	アルゴリズムとプログラミング	アルゴリムズや変数などプログラミングに関する説明をする
		5th	ネットワーク技術	プロトコルや、IPアドレスなどネットワークに関する説明をする。
		6th	ネットワーク技術	プロトコルや、IPアドレスなどネットワークに関する説明をする。
		7th	情報セキュリティ	脅威や、マルウェア、暗号技術や周辺法について説明する
		8th	マネジメント	プロジェクトマネジメントに関する用語などの説明をする。
	2nd Quarter
		9th	AIの基礎知識	AIに関する基本的な知識について説明する
		10th	AIの活用事例	AIに関する具体的な活用事例を説明する
		11th	データ構造、データ分析	様々なデータを表現するための構造や、それを用いた分析方法について説明する。
		12th	データ構造、データ分析	様々なデータを表現するための構造や、それを用いた分析方法について説明する。
		13th	AI・データの活用事例と演習	AI・データの活用のための技術について演習をする
		14th	AI・データの活用事例と演習	AI・データの活用のための技術について演習をする
		15th	AI・データの活用事例と演習	AI・データの活用のための技術について演習をする
		16th

Evaluation Method and Weight (%)

	試験	レポート	Total
Subtotal	60	40	100
基礎的能力	20	10	30
専門的能力	30	10	40
分野横断的能力	10	20	30