| オフィスアワー（自由質問時間） |
幸山 直人(随時。ただし、電子メールによるアポイントメントが必要です。)
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| リアルタイム・アドバイス：更新日 |
活動指針がレベル４以上になった場合、対面授業から在宅授業に切り替えます。
以下のアドレスにアクセスし、指示にしたがって授業を進行してください。
なお、不明な点があれば電子メールでお問い合わせください。
https://kouyama.sci.u-toyama.ac.jp/main/
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| 授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学習目標） |
近年、デジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）と呼ばれ、デジタル技術を用いた社会変革が起きている。特に、ビッグデータ・データサイエンス・モノのインターネット（ＩｏＴ）・機械学習（ＡＩのサブセット）・メタバースを中心に、我々の生活をより便利にするために必要不可欠なインフラを構築しようとしている。本講義では、これらを支えるコンピュータシステムについて、実演や演習を交えながら、現状の把握とデジタルトランスフォーメーションに必要な基礎知識を学習する。
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| 教育目標 |
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| 達成目標 |
数学を中心に学んできた学生に対して、理論やプログラミングのみでなく、デジタルトランスフォーメーションに必要な現在のデジタル技術について実演や実験を通して理解を深め、新しい社会に対応できる人材育成の第一歩とする。
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| 授業計画（授業の形式、スケジュール等） |
講義に実演・実験を交えながら、授業を進行する。
第 1回 オリエンテーション＋はじめに
第 2回 コンピュータシステム(1)
第 3回 コンピュータシステム(2)
第 4回 コンピュータシステム(3)
第 5回 コンピュータシステム(4)
第 6回 インターネットとセキュリティ(1)
第 7回 インターネットとセキュリティ(2)
第 8回 インターネットとセキュリティ(3)
第 9回 インターネットとセキュリティ(4)
第10回 データベースとビッグデータとデータサイエンス(1)
第11回 データベースとビッグデータとデータサイエンス(2)
第12回 モノのインターネット(1)
第13回 モノのインターネット(2)
第14回 機械学習
第15回 メタバース＋授業評価
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| 授業時間外学修 |
事前学修：授業の終わりに題目を出すので、それらについて調べておくこと（１時間程度）。
事後学修：授業を振り返り、興味を持った部分について調査や実験を行ってみること（３時間程度）。
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| キーワード |
デジタルトランスフォーメーション，ビッグデータ，データサイエンス，モノのインターネット，機械学習，メタバース，インターネットを含むコンピュータシステム
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| 履修上の注意 |
自主的に学習すること。
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| 成績評価の方法 |
授業の最後にレポートを提出してもらい、その内容によって評価（100点；100％）する。
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教科書・参考書等  |
教科書：
板書で行うため、指定しない。
参考書：
インターネット上にある情報を活用する。
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| 関連科目 |
関連科目は指定しないが広く社会に目を向ける。
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| リンク先ホームページアドレス |
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| 備考 |
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