オンラインカジノ友達紹介ボーナス

<ウェブサイト名>

<現在の時刻>

出典: 標準

グローバルナビゲーションへ 本文へ ローカルナビゲーションへ フッターへ --> 交通アクセス お問い合わせ 資料請求 大学案内 入試情報 学部・大学院 学生生活 国際教育 就職・進路 生涯学習・地域連携 検索 大学案内 入試情報 学部・大学院 学生生活 国際教育 就職・進路 生涯学習・地域連携 資料請求 デジタルパンフレット お問い合わせ 交通アクセス [印刷ボタン機能]Javascript推奨 経済学部の特徴ある数理・データサイエンス科目 2020年4月に開設された「データサイエンスコース」で提供を開始した数理・データサイエンス科目を紹介します。また、2021年度より全学的に展開する数理・データサイエンスセンターによるデータサイエンス教育プログラムの開始に伴い、いくつかの科目は経済学部以外の学部にも提供されます。 2020年度以降 各科目の詳細な内容はJUシラバスで確認できます。 科目名     AIと経済 配当年次 1年次 レベル 基礎教育レベル 科目群 データサイエンス科目 必修・選択の別(1) データサイエンスコースの選択必修科目(2020年度以降入学生対象) 必修・選択の別(2) 2021年度入学生はプログラム 修了のための必修科目(数理・データサイエンスセンター提供の「データサイエンス入門」でもよい) 授業の目的・目標          「AIとは何か」といった初歩的な内容から始まり、AIと社会・経済との関係、AIを使った社会問題の解決、AI自体が直面している様々な課題、などの基本的な内容を取り扱います。 講義の目的は、受講者がAI技術ならびにAIが社会・経済で果たす役割、政策動向などに関する最新の知識を修得することやビジネスの現場におけるデータ分析の必要性・重要性を理解することです。 取得できる力 知識理解/汎用的技能/態度・志向性/統合的な学習経験と創造的思考力 授業の到達目標 上述した能力、素養を身につけることが、本授業の到達目標です。具体的には、受講者が(1) AI技術ならびにAIが社会・経済で果たす役割、政策動向やデータ分析の必要性・重要性を理解し、(2)テレビ、新聞、雑誌などで報じられる記事に対して経済学の視点から分析・考察し、それらについて自分の言葉で説明できるようになることが講義の到達目標になります。  開講日・教室 後期・金曜2限 2-101 備考 2019年度以前に入学した経済学部の学生で聴講を希望する場合は、担当者(竹村敏彦)まで連絡してください。2021年度に入学した学生は、後期から「AIと経済」の履修追加・修正ができます。「AIと経済」に相当する「データサイエンス入門」の履修追加・修正もできます。履修変更の手続き・登録期間については、経済学部事務室で確認してください。 科目名     データサイエンスの基礎 配当年次 2年次 レベル 基礎教育レベル 科目群 データサイエンス科目/数理・統計科目 必修・選択の別(1) データサイエンスコースの選択必修科目(2020年度以降入学生対象) 必修・選択の別(2) 2021年度入学生はプログラム 修了のための選択必修科目 授業の目的・目標          この授業ではMicrosoft ExcelやR(無料の統計ソフト)などを用いて、データ分析のやり方の初歩をわかりやすく説明します。また、自ら設定した仮説をデータ基づいて図表を用いてわかりやすく伝える方法を説明します。 ExcelやRなどを用いて、図表を作成することでデータに基づいた主張ができるようになることを目的とします。 取得できる力 統計ソフトを用いてデータを処理する方法(知識・理解)/データに基づいた主張を形成する力(総合的な学習経験と創造的思考力) 授業の到達目標 ExcelやRなどのソフトウェアの使用に習熟することができる。データからわかることを読み取ることができる力を身に着ける。データに基づいた主張をわかりやすく人に伝えることができる。 開講日・教室 前期/後期・火曜5限・22-201 備考 2019年度以前に入学した経済学部の学生で聴講を希望する場合は、担当者(髙橋達・宮下春樹)まで連絡してください。 科目名     AIプログラミングの基礎 配当年次 2年次 レベル 基礎教育レベル 科目群 情報・AI科目 必修・選択の別(1) データサイエンスコースの選択必修科目(2020年度以降入学生対象) 必修・選択の別(2) 2021年度入学生はプログラム 修了のための選択必修科目 授業の目的・目標          人間の知的な振る舞いは知覚や推論、問題解決など幅広く、それらをコンピュータで実現するAI(人工知能)においても多くの手法が提案されている。本講義(演習)では人工知能分野の代表的な考え方をコンピュータ上のプログラムを通じて実践的に獲得する。それぞれの手法についてプログラムの挙動を確認し、何ができるのかを把握したうえで動作の仕組みを考察していく。受講者は、自らが実際にプログラムの動作を確認することで基本的な考え方等の理解を深めることが期待される。 本講義では、初歩的なところからはじめ、受講者が講義と演習を通して、物事を筋道立てて考えるプログラミングの基礎を理解できるようになることを目指します(本講義はプログラミング未経験者を想定しています)。 取得できる力 知識理解/汎用的技能/態度・志向性/統合的な学習経験と創造的思考力 授業の到達目標 上述した能力、素養を身につけることが、本授業の到達目標です。具体的には、受講者が(1)アルゴリズム・プログラミングの基礎を理解できること、(2) プログラミング言語(Python)でプログラムを作れるようになること、(3)プログラミングを通して,物事を筋道を立てて考えることや、整理して伝える力を身に付けることが講義の到達目標になります。 開講日・教室 後期・水曜5限・清光会館-303 備考 2019年度以前に入学した経済学部の学生で聴講を希望する場合は、担当者(竹村敏彦)まで連絡してください。 経済学部 学部長メッセージ 学部理念と教育方針 経済学科 カリキュラムの概要 カリキュラム 時間割 データサイエンスコース 経済学部におけるデータサイエンス教育 経済学部の特徴ある数理・データサイエンス科目 データサイエンス教育プログラムの概要 ゼミナール 教員情報 金融教育 公務員試験対策 国際教育・海外留学 就職・キャリア教育 学生活動 イベント・講演会 経済学ムービー(学部紹介・入試紹介) 教えて!Q&A 経済学部 ホームへ戻る ページの先頭へ戻る ホーム  >  経済学部  >  経済学科  >  データサイエンスコース  >  経済学部の特徴ある数理・データサイエンス科目 城西大学のSNS Instagram LINE X 各種動画 お問い合わせ 資料請求 デジタルパンフレット 訪問者別 受験生の方 在学生の方 外国人留学生の方 卒業生の方 保証人・保護者の方へ 企業の方 臨床研究参加者の方 関連機関 学校法人城西大学 城西国際大学 城西大学父母後援会 城西大学同窓会 薬学協力会 城西大学附属城西中学・高等学校 城西大学付属川越高等学校 関連リンク JOSAIサポート 城西健康市民大学 子ども大学にしいるま 薬用植物園 埼玉東上地域大学教育プラットフォーム 国際ハラール研究センター 彩の国連携力育成プロジェクト 埼玉県坂戸市 埼玉坂戸キャンパス 関連学部 経済学部、現代政策学部、経営学部、理学部、薬学部、 別科、大学院、短期大学 〒350-0295 埼玉県坂戸市けやき台1-1 TEL.049-286-2233(代表) TEL.049-271-7711(入試課) FAX.049-271-7947 坂戸キャンパス 交通アクセス 東京紀尾井町キャンパス 関連学部 理学部(数学科)、短期大学 1号棟(城西大学・城西短期大学) 〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3-26 TEL.03-6238-1050 1号棟 交通アクセス 3号棟(理学部数学科) 〒102-0093 東京都千代田区平河町2-3-20 TEL.03-6238-8500 3号棟 交通アクセス 本学教職員の方へ 個人情報保護方針 このサイトについて 商標・登録商標について サイトマップ @ Josai University page top Web出願 入試情報サイト

カジノロゴ 遊戯堂 スュペル・リグ wbc予選結果
Copyright ©オンラインカジノ友達紹介ボーナス The Paper All rights reserved.