応用基礎レベルモデルカリキュラム対応教材

利用条件

東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら(一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください)。

東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。

滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。

モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド

1. データサイエンス基礎

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
   
データ駆動型社会、Society 5.0    
データサイエンス活用事例(仮設検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など)  
データを活用した新しいビジネスモデル    

1-2. 分析設計(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
   
データ分析の進め方、仮設検証サイクル  
分析目的の設定    
様々なデータ分析手法(回帰、分類、クラスタリングなど)    
様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など)    
データの収集、加工、分割/統合    
オプション(高度な内容)
分析目的に応じた適切な調査(標本調査、標本誤差)    
サンプルサイズの設計    
ランダム化比較試験、実験    

1-3. データ観察

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
   
データの集計、比較対象の設定、クロス集計表    
データのバラツキ、ヒストグラム、散布図  
データの特異点、相違性、傾向性、関連性    

1-4. データ分析

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
単回帰分析、重回帰分析、最小二乗法  
ロジスティック回帰分析、最尤法  
時系列データ、時系列グラフ、周期性、移動平均
クラスター分析、デンドログラム
パターン発見、アソシエーション分析、リフト値  
オプション(高度な内容)
主成分分析、次元削減
連続最適化問題、組み合わせ最適化問題
ナップサック問題、巡回セールスマン問題
  • ナップサック問題:緩和問題の解(動画「数理手法III-12-7」・東京大学)
  • ナップサック問題:近似解法(動画「数理手法III-12-8」・東京大学)

1-5. データ可視化

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
可視化目的(比較、構成、分布、変化など)に応じた図表化  
1~3次元の図表化(棒グラフ、折線グラフ、散布図、積み上げ縦棒グラフ、箱ひげ図、散布図行列、ヒートマップなど)  
適切な縦軸、横軸候補の洗い出し  
不必要な誇張表現、強調表現がもたらす影響  
オプション(高度な内容)
ビッグデータの可視化  
関係性の可視化(ネットワーク構造、グラフ構造、階層構造)  
地図上の可視化、地理情報システム(GIS)  
挙動・軌跡の可視化  
ダイナミックな可視化、リアルタイム可視化  

1-6. 数学基礎(※)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
   
順列、組合せ、集合、べン図、条件付き確率  
代表値(平均値、中央値、最頻値)、分散、標準偏差
相関係数、相関関係と因果関係
名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度
確率分布、正規分布、独立同一分布
オプション(高度な内容)
ベイズの定理    
点推定と区間推定  
帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意水準  
ベクトルと行列    
ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積    
行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積    
逆行列    
オプション(高度な内容)
固有値と固有ベクトル    
多項式関数、指数関数、対数関数    
関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係    
1変数関数の微分法、積分法    
オプション(高度な内容)
2変数関数の微分法、積分法    

1-7. アルゴリズム(※)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
アルゴリズムの表現(フローチャート)  
並び替え(ソート)、探索(サーチ)  
ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート  
探索アルゴリズム、リスト探索、木探索  
オプション(高度な内容)
計算量(オーダー)  

2. データエンジニアリング基礎

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
ICT(情報通信技術)の進展、ビッグデータ  
ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス  
ビッグデータ活用事例例  
人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ  
ソーシャルメディアデータ  
オプション(高度な内容)
画像の符号化、画素(ピクセル)、色の3要素(RGB)  
音声の符号化、周波数、標本化、量子化  

2-2. データ表現(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
コンピュータで扱うデータ(数値、文章、画像、音声、動画など)
構造化データ、非構造化データ  
情報量の単位(ビット、バイト)、二進数、文字コード  
配列、木構造(ツリー)、グラフ  
画像の符号化、画素(ピクセル)、色の3要素(RGB)
音声の符号化、周波数、標本化、量子化

2-3. データ収集

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
IoT(Internet of Things)  
エッジデバイス、センターデータ  
Web クローラー、スクレイピング
アノテーション  
オプション(高度な内容)
クライアント技術(SDK、APIなど)  
通信技術(HTTP、FTP、SSHなど)

2-4. データベース

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
テーブル定義、ER図  
主キーと外部キー  
リレーショナルデータベース(RDB)  
データ操作言語(DML)、SQL  
オプション(高度な内容)
正規化手法(第一正規化〜第三正規化)  
データ定義言語(DDL)  
データウェアハウス(DWH)  
NoSQL  

2-5. データ加工

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
集計処理、四則演算処理  
ソート処理、サンプリング処理  
クレンジング処理(外れ値、異常値、欠損値)
結合処理(内部結合、外部結合)  
データ型変換処理  
データの標準化、ダミー変数  
オプション(高度な内容)
フィルタリング処理、正規表現  
マッピング処理、ジオコード変換  
名寄せ  
ビッグデータの分散処理(Hadoop、Sparkなど)  

2-6. ITセキュリティ

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
セキュリティの3要素(機密性、可用性、完全性)  
データの暗号化、復号化  
データの盗聴、改ざん、なりすまし  
電子署名、公開鍵認証基盤(PKI)  
ユーザ認証とアクセス管理  
マルウェアによるリスク(データの消失・漏洩、サービスの停止など)  

2-7. プログラミング基礎(※)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
 
文字型、整数型、浮動小数点型
変数、代入、四則演算、論理演算
関数、引数、戻り値
順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成

3. AI基礎

3-1. AIの歴史と応用分野(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
     
AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム      
汎用AI/特化型AI(強いAI/弱いAI)      
フレーム問題、シンボルグラウンディング問題      
人間の知的活動とAI技術(学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動)      
AI技術の活用領域の広がり(流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど)      
オプション(高度な内容)
AIクラウドサービス、機械学習ライブラリ、ディープラーニングフレームワーク      

3-2. AIと社会(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
     
AI倫理、AIの社会的受容性      
プライバシー保護、個人情報の取り扱い      
AIに関する原則/ガイドライン    
AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性      
オプション(高度な内容)
AIと知的財産権      

3-3. 機械学習の基礎と展望(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
     
実世界で進む機械学習の応用と発展(需要予測、異常検知、商品推薦など)    
機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習    
学習データと検証データ    
ホールドアウト法、交差検証法    
過学習、バイアス    

3-4. 深層学習の基礎と展望(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
       
実世界で進む深層学習の応用と革新(画像認識、自然言語処理、音声生成など)    
ニューラルネットワークの原理    
ディープニューラルネットワーク(DNN)      
学習用データと学習済みモデル      
オプション(高度な内容)
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)      
再帰型ニューラルネットワーク(RNN)      
敵対的生成ネットワーク(GAN)      
深層強化学習      
深層学習と線形代数/微分積分との関係性      

3-5. 認識

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
     
認識技術の活用事例      
パターン認識、特徴抽出、識別      
数字認識、文字認識      
画像認識、音声認識    
オプション(高度な内容)
画像分類      
物体検出      
指紋認証、顔認証      
音声のテキスト化      

3-6. 予測・判断

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
     
予測技術の活用事例      
決定木(Decision Tree)    
混同行列、Accuracy、Precision、Recall      
MSE(Mean Square Error)      
ROC曲線、AUC(Area Under the Curve)      
オプション(高度な内容)
ランダムフォレスト    
特徴量の効果的な選択      
サポートベクターマシン(SVM)    
離散型・連続型シミュレーション      
データ同化、気象予測      

3-7. 言語・知識

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
     
自然言語処理の活用事例    
形態素解析、単語分割、係り受け解析    
ユーザー定義辞書    
かな漢字変換      
オプション(高度な内容)
n-gram、文章間類似度    
機械翻訳、文章生成      
知識表現、オントロジー、意味ネットワーク、知識グラフ      
表現学習(エンベディング)    

3-8. 身体・運動

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
     
AIとロボット      
家庭用ロボット、産業用ロボット、サービスロボット      
自動化機械、センサー、アクチュエータ      
シーケンス制御、フィードバック制御      
オプション(高度な内容)
自動運転システム      
ジェスチャー認識      
行動推定      

3-9. AIの構築・運用(☆)

キーワード 数式なし または 少なめ 数式あり 補助教材 教科書シリーズとの対応
       
AIの学習と推論、評価、再学習      
AIの開発環境と実行環境      
AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み      
複数のAI技術を活用したシステム(スマートスピーカー、AIアシスタントなど)      
オプション(高度な内容)
AIシステムの開発、テスト、運用      
AIシステムの品質、信頼性      
AIの開発基盤(大規模並列GPUマシンなど)      
AIの計算デバイス(GPU、FPGAなど)