データサイエンス・AI実践ハンズオン†
神戸大学・DXリカレント教育科目「データサイエンス・AI実践ハンズオン」の学習サイトです．
お知らせ†
- リアルタイム講義のZoomアドレスは，LMSに記載していますのでそちらを参照ください． -- 中村
担当スタッフ†
- 中村 匡秀 (なかむら まさひで): 神戸大学 数理・データサイエンスセンター 教授
- 首藤 信道 (しゅとう のぶみち): 神戸大学 数理・データサイエンスセンター 教授
- 伊藤 真理 (いとう まり): 神戸大学 数理・データサイエンスセンター 特命准教授
- 陳 思楠 (ちん しなん): 神戸大学 数理・データサイエンスセンター 特命助教
- 堀越 啓二 （ほりこし けいじ） : 神戸大学 数理・データサイエンスセンター 特命教授
授業の概要†
授業のテーマ†
初等的なデータサイエンス及びPythonプログラミングの習得者を対象として，課題解決のためのデータ分析・AIを自らの手で実装できるようになるための専門的な素養を養う。
具体的には，数理統計及び機械学習のより実践的な内容についての座学をオンデマンド講義で学び， 現場での活用を想定した演習・ハンズオンをリアルタイム講義で実施する。数理統計では推測統計の考え方，標本分布，仮説検定等を学ぶ。機械学習では全体的な考え方を学んだ後，教師あり学習（回帰，分類），教師なし学習（クラスタリング，時限削減）について学ぶ。
授業の到達目標†
数理統計および機械学習の基本的な考え方を理解し，与えられた課題・データに対して適切な手法を選択し，Pythonを用いたデータ分析・モデル構築を行えるようになること．
特に，scipyによる統計分析, scikit-learnライブラリを用いた教師あり学習，教師なし学習の基本的な操作ができるようになること．
教科書†
特になし．本Web教材サイトを利用する
参考書†
スケジュール†
- 各単元は，2時間の事前学習（座学）と，2時間のハンズオン演習（実技）から構成される。
- 実際の現場を想定した課題に対し，座学にて学習した内容を活用して，Pythonでプログラムを作成・実行し，理解を深める。
- 事前学習は，LMS上に掲載されたビデオ教材と小テストを用いて，オンデマンドで行われる。
- ハンズオン演習は，Web会議システムを活用した，リアルタイム遠隔講義で行われる。
本授業は原則としてオンラインで行う．なお，授業形態が変更となる場合は，BEEF等により連絡する．
以下の内容を「反転学習」を活用した演習形式で学習する．受講生は，各自のノートPCを活用して学習に取り組む．Pythonの実行環境は，Google Colabを利用する
授業の進め方†
- 講義開始前に，手持ちのPCにGoogleアカウントでログインしておくこと
- 授業は反転学習の形式で行う．すなわち，自宅で事前に各回の講義ビデオを見て自習し，授業当日には質問および演習を行う時間に充てる．具体的には，
- 第n回講義時間： 自宅学習での質問，および，第n回演習課題をメインに行う．
- 第n回講義終了後から第n+1講義開始まで： 第n回の課題を仕上げて提出．第n+1回の講義内容をビデオとWeb教材で学習し，質問等をまとめておく
- 【重要】 演習の取り組み方
- 質問について
- 授業当日の質問は，教員およびTAがZoomのブレイクアウトルームで待機しているので，開いているルームに入って直接質問すること
- オフライン時に一人でどうしても解決できない問題は，下記の質問スプレッドシートを有効活用すること
- メールでの質問も受け付けるが，レスポンスが遅くなる可能性がある
- 演習中，受講生同士で相談することは多いに良いが，理解もせずに他人のコード（ネット上のサンプルやChatGPTの出力を含む）を丸写ししないこと
【重要】データの取り扱いについての注意†
- 本講義で使用するデータは，クローズドなデータを含みます
- 受講生の皆さんには，次のことを約束していただきたいと思います
- 本授業におけるデータをこの授業の目的以外で使用しないこと
- データ本体，その参照URL，作成したデータ分析プログラム，本教材WebサイトのURL，パスワード等を，本授業と関係ない第三者に決して漏らさないこと．また，インターネットサイトやSNS等に決して書き込まないこと
成績評価について†
- データサイエンス・AI実践ハンズオンの成績は，提出された課題の出来栄えによって評価を行い，60%以上を合格とします．
- 課題の提出がない場合，その回の点数が0点になりますので，ご注意ください．
- 成績および修了証は，本講座の開講期間終了後（2024年2月以降）に，個別に送付いたします．
- 採点・評価にしばらくお時間をいただきます．ご理解のほどよろしくお願いいたします．
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