| 回 | 項目 | 内容 |
| 第1回 | 人工知能 | 人工知能とは何か，歴史的経緯について述べ，現在のビジネスにおける状況を解説する。
【事前学習】1時間
教科書の第1章をあらかじめ読んでおくこと。 |
| 第2回 | 機械学習の基礎 | 明確な問題に対して有効な手法である機械学習の基礎知識を解説する。
【事前学習】1時間
教科書の第2章をあらかじめ読んでおくこと。 |
| 第3回 | 深層学習の基礎 | 求める問題が必ずしも明確でないものに対して有効な手法である深層学習の基礎知識を解説する。
【事前学習】1時間
教科書の第2章をあらかじめ読んでおくこと。 |
| 第4回 | データマイニング | ビッグデータからのデータ収集について従来手法と近年の現状を述べる。
【事前学習】1時間
データベースの基本について調べておくこと。 |
| 第5回 | データ分類の数理 | 多数のデータを属性値に応じて分類する手法を説明する。
【事前学習】1時間
教科書の第3章をあらかじめ読んでおくこと。 |
| 第6回 | データのクラスタリング | 多数のデータを特性ごとにまとめる手法を説明する。
【事前学習】1時間
教科書の第5章をあらかじめ読んでおくこと。 |
| 第7回 | ベクトルと行列の演算 | データを扱うために必要な数学の基本を復習する。
【事前学習】1時間
高校の数学をよく復習しておくこと。 |
| 第8回 | Pythonの基本 | スクリプト言語Pythonの文法規則について解説する。
【事前学習】1時間
教科書の第1章をあらかじめ読んでおくこと。 |
| 第9回 | Pythonによる機械学習の実現(1) | Pythonでデータ分類を実行する。
【事前学習】1時間
教科書の第3章をあらかじめ読んでおくこと。 |
| 第10回 | Pythonによる機械学習の実現(2) | Pythonでクラスタリングを実行する。
【事前学習】1時間
教科書の第5章をあらかじめ読んでおくこと。 |
| 第11回 | 問題解決演習(1) | Pythonで実践的な問題を解決する演習を行う。
【事前学習】1時間
行列演算とPythonプログラミングを復習しておくこと。 |
| 第12回 | 問題解決演習(2) | Pythonで実践的な問題を解決する演習を行う。
【事前学習】1時間
行列演算とPythonプログラミングを復習しておくこと。 |
| 第13回 | 問題解決演習(3) | Pythonで実践的な問題を解決する演習を行う。
【事前学習】1時間
行列演算とPythonプログラミングを復習しておくこと。 |
| 第14回 | 理解度の確認 | 演習により，これまでの知識，応用力を確認する。
【事前学習】1時間
これまでの内容を復習しておくこと。 |
| 第15回 | まとめ | 理解度の確認により不足している項目について補足する。
【事前学習】1時間
前回の内容を復習しておくこと。
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