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講義名 情報化社会と技術（事業）①
ナンバリング （基盤）FA-IFST102
Course Information Society and Technology
対象学科 全学群（必修）
年次・学期・単位 1年次／後期／2単位(必修)

担当教員
職種氏名所属
教員◎ 須栗　裕樹 

授業概要 データサイエンスとAIの基礎理論として，情報を処理する仕組み（コンピューターの仕組みとハードウェア）と情報の表現（コンピュテーションとデータ），情報の計算（プログラミング）と情報の伝達（ネットワーキングとWWW）を学ぶ。また，データとAIの利活用についてのさまざまな側面を学ぶ。
ﾃﾞｨﾌﾟﾛﾏﾎﾟﾘｼｰ(DP)との関連 【知識・技術：◎】【思考力・判断力：○】【表現力：○】【主体性：○】【協働性：△】
到達目標 [1] 情報を処理する仕組みと情報の表現について説明できる。
[2] 情報の計算と情報の伝達について説明できる。
[3] データとAIの利活用について説明できる。
授業計画
回内容
第1回導入，社会で活用されているデータ
第2回コンピューターサイエンスとは
第3回ハードウェア
第4回コンピューテーショナル思考
第5回データ
第6回プログラミングのテクニック
第7回プログラミング言語
第8回ネットワーク
第9回ウェブサイトとアプリケーションをつくる
第10回デジタル世界での振る舞い，データ・AIを扱う上での留意事項
第11回ソーシャルメディア，デジタル世界の課題
第12回データ・AIの活用領域
第13回データ・AI利活用のための技術
第14回データ・AI利活用の現場
第15回データ・AI利活用の最新動向，コンピューターの未来
第16回期末試験（レポート）
評価方法・評価基準 授業中に適宜課すレポート (50%)，及び期末試験 (50%) の評価を合計し到達目標に対する達成度を評価する。詳細な評価項目については，初回講義時にルーブリック（評価基準表）により示す。
教科書 ヘレン・コールドウェル他監修，クレール・クィグリー他著，山崎正浩訳『決定版 コンピュータサイエンス図鑑』創元社，2019年。ISBN：978-4-422-41420-1
https://www.sogensha.co.jp/productlist/detail?id=3976
参考書 東京大学　数理・情報教育研究センター　数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム　リテラシーレベル教材
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/6university_consortium.html
他の科目との関連 前期の「コンピューターリテラシー」を受けて更に進んだ議論を行う。本科目を履修することにより，専門科目における様々な形でのコンピューターとネットワークの利用が可能となる。
授業時間外学習 予習: 事前に教科書を読み関連する情報を調査し内容を把握すると授業時の理解が深まる。
復習: 事後には自分の関心に合わせ講義時で示した内容を復習し理解を定着させること。
Course Description Computer Science, Data Science, Artificial Intelligence
Teaching staff SUGURI, Hiroki/USUI, Yoko/KONYA, Naoki/GOTO, Isao
実務経験のある教員 須栗裕樹，後藤勲
実務経験をいかした教育内容 実務経験のある教員とない教員が混在しているため，実務経験をいかした教育はしない。