数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

MIセンターは、2017年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス教育の強化」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された6大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)のセンターのコンソーシアムの 幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として 実践的な教育の普及に努めます。
[コンソーシアムホームページ]

数理・データサイエンス・AIの活用事例動画

本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材との対応は下の教材一覧をご覧ください.

人工知能(AI)の活用事例動画一覧

数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材

本教材は数理・データサイエンス教育強化コンソーシアムが公開したリテラシーレベルのモデルカリキュラムの全国展開に向け,東京大学 数理・情報教育センターが開発したものです.モデルカリキュラムに完全準拠したものであり、全ての大学、高専において、学生へのリテラシーレベル教育にご利用いただけます。

本教材の利用についての詳細

 
章   節   教材   実習用補助教材 
 1. 社会におけるデータ
  ・AI利活用
 1-1. 社会で起きている変化
 スライド
 1-2. 社会で活用されているデータ
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 1-3. データ・AIの活用領域
 スライド  人工知能(AI)の活用事例動画
 1-4. データ・AI利活用のための技術  スライド
 1-5. データ・AI利活用の現場
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 1-6. データ・AI利活用の最新動向  スライド
 2. データリテラシー  2-1. データを読む
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 2-2. データを説明する  スライド  
 2-3. データを扱う  スライド
 3. データ・AI利活用に
  おける留意事項
 3-1. データ・AIを扱う上での留意事項
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 3-2. データを守る上での留意事項
 4. オプション  4-1. 統計および数理基礎  スライド
 4-2. アルゴリズム基礎  スライド
 4-3. データ構造とプログラミング基礎
 4-4. 時系列データの解析  スライド   データ, 解析例(pdf, excel
 4-5. テキスト解析
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 4-6. 画像解析
 スライド  Pythonサンプルコード ( pdf1, pdf2, pdf3
 4-7. データハンドリング  スライド
 4-8. データ活用実践(教師あり学習)  スライド  データ解析例
 4-9. データ活用実践(教師なし学習)  スライド  データ解析例

教材の詳細目次