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講義名 AI・データリテラシー
(副題)
開講責任部署 事業創造学部事業創造学科
講義開講時期 第３・第４学期 講義区分
基準単位数 2 時間 30.00
代表曜日 金曜日 代表時限 １時限
校地 紫竹山キャンパス
必修・選択 選択
科目ナンバリング BE1WI106L
対象学科・年次
卒業認定・学位授与の方針（DP）と当該科目との関連

担当教員
氏名
◎ 𠮷田　貴裕

概要 近年，AI・ビッグデータの産業・ビジネスに対する影響力は大変大きく，その正しい理解が不可欠である．本科目は，AI・データの利活用のされ方と基礎となっている技術，AIとデータを実際に活用する上での基本的なリテラシー，AIとデータにおける倫理・セキュリティ・プライバシーの留意事項，を学ぶことを目的とする．また，本科目は，文科省による「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」のモデルカリキュラムに従っており，単位を習得した場合，リテラシーレベルを満たしたことが認証され，その証明となる修了証を受けることとなる．
学修到達目標 1. 社会における，AIとデータの活用のされ方，AIとデータの活用のための基本技術を理解すること．
2. AIを身近な課題解決に活用することができ，データやグラフを読み，ばらつきや相関などの性質を理解し，説明できる基本的なデータリテラシーが身に付くこと．
3. AIとデータを活用する上で，留意すべき倫理的な課題，法制度，セキュリティやプライバシー上の脅威についての概要を理解すること．
授業計画表
第1回
授業計画又は学修の主題
1AI・データ利活用：AIとビッグデータの社会への影響
学修目標番号
1
第2回
授業計画又は学修の主題
AI・データ利活用：社会で活用されているデータ，AI・データの活用領域
学修目標番号
1
第3回
授業計画又は学修の主題
AI・データ利活用：データによる予測，グルーピング，相関と因果
学修目標番号
1
第4回
授業計画又は学修の主題
AI・データ利活用：データの可視化
学修目標番号
1
第5回
授業計画又は学修の主題
AI・データ利活用：人工知能の基礎技術：機械学習
学修目標番号
1
第6回
授業計画又は学修の主題
AI・データ利活用：人工知能の基礎技術：生成AI
学修目標番号
1
第7回
授業計画又は学修の主題
AI・データリテラシー：AIの活用を学ぶ．AIと会社経営
学修目標番号
2
第8回
授業計画又は学修の主題
AI・データリテラシー：AIの活用を学ぶ．AIとアニメ・マンガ
学修目標番号
2
第9回
授業計画又は学修の主題
AI・データリテラシー：データの活用を学ぶ．データを読む．分布・ばらつき・誤差
学修目標番号
2
第10回
授業計画又は学修の主題
AI・データリテラシー：データの活用を学ぶ．データを読む．相関と因果、クロス集計・相関係数行列
学修目標番号
2
第11回
授業計画又は学修の主題
AI・データリテラシー：データの活用を学ぶ．グラフによる視覚化
学修目標番号
2
第12回
授業計画又は学修の主題
AI・データリテラシー：データの活用を学ぶ．世の中のデータを活用する
学修目標番号
2
第13回
授業計画又は学修の主題
AI・データ留意事項：AIに関する倫理的課題，負の事例紹介
学修目標番号
3
第14回
授業計画又は学修の主題
AI・データ留意事項：データサイエンスにおけるセキュリティーとプライバシー
学修目標番号
3
第15回
授業計画又は学修の主題
全体のまとめ・さらなる学びに向けて
学修目標番号
1・2・3
評価方法・基準 適時提出を求める課題（50％）
最終レポート（50％）
履修上の留意点 なし
使用図書
テキスト一覧
<説明>
指定教材

（教科書等）
なし
参考教材

（参考書等）
教養としてのデータサイエンス 改訂第2版、内田 誠一, 他、講談社、2024年発行，価格1980円