幸山研究室
Copyright 2025 Naoto KOUYAMA. All right reserved.
最終更新日:2026年1月8日

幸山研究室ホームページ > 教育関連ページ > 「2025年度 理学部データサイエンスIII」学習支援ページ

2025年度 理学部データサイエンスIII | 日程表＆掲示板 | 期末試験について    [ 戻る ]

2025年度 理学部データサイエンスIII

* 内容は、参加する学生の質や進行状況に応じて変更される場合があります。
* 「富山大学シラバス」も参照してください。

■ 授業科目名：　理学部データサイエンスIII

■ 時間割コード：　146903

■ 授業科目区分：　専門教育科目 理学部横断

■ 対象学生：　理学部 2年生

■ 単位数：　1

■ 開講学期：　第4ターム ・ 木曜日 4時限

■ 場所：　共通教育C棟 2F C21室

■ 担当教員：　幸山 直人

■ オフィスアワー（自由質問時間）：　* 詳細については、「オフィスアワー」を参照のこと。

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。

■ 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、AIという言葉が持てはやされ、AIは大きな社会現象となり、私たちの生活中にも数多く取り入れられるようになった。この講義では、コンピュータの仕組や数学的な理論を含めつつ、データサイエンスの観点からAI技術(機械学習・深層学習：ディープラーニング)の概念と基礎理論について学習する。

■ 達成目標：

AIという漠然とした言葉でなく、AI技術の概念や基礎理論を論理的に説明できるようになる。また、AI技術を関連付けてデータサイエンスを考察できるようになる。

■ 授業計画（授業の形式）：

講義と演習を交互に繰り返しながら、授業を進行する。

■ 授業計画（スケジュール等）：　* 詳細については、「日程表＆掲示板」を参照のこと。

第  1回　オリエンテーション＋AIとは
第  2回　k近傍法
第  3回　線型モデルと確率モデル
第  4回　機械学習(1)
第  5回　機械学習(2)
第  6回　深層学習(1)
第  7回　深層学習(2)
第  8回　まとめ＋授業評価

■ 授業時間外学修：

事前学修：前回の授業内容を復習しておくこと（１時間程度）。
事後学修：板書した内容をしっかり理解し、授業で示した具体例を計算できるようにしておくこと（３時間以上）。

■ キーワード：

AI，k近傍法，機械学習，深層学習（ディープラーニング）

■ 履修上の注意：

単位認定のために丸暗記するのではなく、理論や歴史的背景など、データサイエンスおよびAIに興味をもって受講してもらいたい。

■ 教科書・参考書等：

● 教科書
スライドやプリントを使用するため、教科書は指定しない。

● 参考書
インターネット上にある情報を活用する。

■ 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、そのレポートの優劣により評価する（100点；100％）。

■ 関連科目：

基礎的な数学系科目および情報科学系科目

■ リンク先ホームページアドレス：　* このページのURLです。

https://kouyama.sci.u-toyama.ac.jp/main/education/2025/datasci_sci/index.htm

■ 備考：　詳細については、上記「リンク先ホームページアドレス」を参照のこと。


2025年度 理学部データサイエンスIII | 日程表＆掲示板 | 期末試験について    [ 戻る ]

日程表＆掲示板

[PDF] Portable Document Formatファイル／電子化されたテキストや資料を配布する
[PPT] PowerPointファイル／電子化されたテキストや資料を配布する
[ZIP] ZIP形式ファイル／様々なファイルをひとまとめにして配布する
[外部] 外部リンク／新タブまたは新ウインドウが開き、リンク先が表示される

 ● 第 1回 オリエンテーション　* 必ず参加すること。
AIとは		 12月11日 実施
　 1. オリエンテーション
 1-1. 「2025年度 理学部データサイエンスIII」学習支援ページの確認
2. AIとは (授業紹介)
 　

 ● 第 2回 k近傍法 12月18日 実施
　 　 　

 ● 第 3回 線型モデルと確率モデル 12月25日 実施
　 　 　

 ● 第 4回 機械学習(1)
* 【メディア授業デー】オンデマンドで実施します。		 1月8日 予定
　 1. メディア授業デー（第４回）の動画 (Microsoft Teams)
 公開期間：１月８日（木）〜１月１５日（木）終日
 　

 ● 第 5回 機械学習(2) 1月15日 予定
　 　 　

 ● 第 6回 深層学習(1) 1月22日 予定
　 　 　

 ● 第 7回 深層学習(2) 1月29日 予定
　 　 　

 ● 第 8回 まとめ
授業評価　* 必ず参加すること。		 2月5日 予定
　 　 　


2025年度 理学部データサイエンスIII | 日程表＆掲示板 | 期末試験について    [ 戻る ]

期末試験について


期末試験は予定されていません。　* 成績評価の方法を参照のこと。


2025年度 理学部データサイエンスIII | 日程表＆掲示板 | 期末試験について    [ 戻る ]

[ 戻る ]