リリベット カジノ用初回入金ボーナス

Search this siteSkip to main contentSkip to navigationDX推進計画ホーム活動ログAI・機械学習・学修ログ活用システム統合型知的学修支援システム（１）統合型知的学修支援システム統合型知的学修支援システム（４）統合型知的学修支援システム（３）リテラシーレベルチェック（積み上げ式）変数、代入、繰り返し、場合に応じた処理（１）変数、代入、繰り返し、場合に応じた処理（２）トレンド、周期、ノイズ（１）トレンド、周期、ノイズ（２）形態素解析、単語分析、ワードクラウドn-gram、共起ネットワーク（１）スライド処理モジュール自然言語処理モジュール学びの可視化・最適化モジュール数値データの解析モジュール数理・データサイエンス・AI リテラシーレベルの授業実践特色ある取り組み社会で起きている変化・データ/AI利活用の最新動向社会で活用されているデータ、データ・AIの活用領域データ・AI利活用のための技術、データ・AI利活用の現場データ・AI利活用における留意事項、データを守る上での留意事項データを読む、データを説明する、データを扱うデータ構造とプログラミング基礎・データ活用実践授業スライド・教材Ⅰ授業スライド・教材Ⅰ（１）授業スライド・教材Ⅰ（２）授業スライド・教材Ⅰ（３）授業スライド・教材Ⅰ（４）授業スライド・教材Ⅱ数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）の授業実践数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）の授業実践(2022年度版)医療データサイエンス入門Ⅰ（授業スライド・教材）データサイエンス基礎医療データサイエンス学修サイト１．データサイエンス基礎（AI Programming）２．データエンジニアリング基礎（VR Robot Programming）３．AI基礎（Robot & AI Programming）４．医療職での活動とAI技術（AI Programming）ニューラルネットワークモデルによる学業成績の予測判断模型都市によるAI・データサイエンス実践践（データエンジニアリ ング基礎） 模型都市によるAI・データサイエンス実践践（デー タ・ＡＩ活用 企画・実施・評価 ）教育デジタライゼーションの対応方針最先端技術の活用による教育の質的向上点検評価DX推進計画AI・機械学習・学修ログ活用システム概要内製したAI・機械学習・学修ログ活用システムのなかからオープンソース化が可能なモジュール(python)については、教育機関で活用できるよう随時公開し、本学DX推進計画の成果を全国へ普及させる方法の１つとします。統合型知的学修支援システム（ITS：Intelligent Tutoring Systems）プログラムソース（Google Colaboratory）2023年度より、内製化してきたITSにAPI経由で生成系AI(gpt-4モデル)を組み込むことで、統合型ITSの開発を進めております。現在、下記のモジュールなどの公開準備を進めております。下記のプログラムは、Google  Colaboratoryで作成したうえで、公開をしていますので、プログラムをすべて実行できます。レポートなどのテキストデータのクラスタリングと異常値検出Doc2VecやBERTによる文書間の一致度（cos類似度）などの計算オープンエンド形式のアンケートの自動集計API経由によるgtp-4モデルへのデータ送信と回答受信活用事例報告（外部サイトへリンクします）私立大学情報教育協会・ ICT利用による教育改善研究発表会・B-5教育システム情報学会（JSiSE）2023年度 第2回研究会モジュールの利用方法本学の「AI・機械学習・学修ログ活用システム」のなかで、「Windows環境のPyhton」で動作確認をしたモジュールを公開しています。各モジュールを１つのpyhonファイル（***.py）として保存することで、それをWindows環境のPyhtonで実行できます（ IDLEで「ファイルを開いて実行」します）。なお、「データサイエンススキルチェックサイト」として公開してるモジュールは、Google Colaboratoryで実行を確認しています。「Windows環境のPyhton」の構築方法（外部サイトへリンクします）「IDLE」について（外部サイトへリンクします）医療データサイエンス学修サイトシステム概要VRメディアを使ったSTEAM教材を使って深層学習の仕組みを学んだうえで、手を動かしながらプログラミング技術を修得する学修教材です（「医療データサイエンス学修サイト」のページへリンクします）スクリーンショット目的VRを生かしたロボットプログラミング教材により深層学習の仕組みを学んだうえで、手を動かしながらAI技術を修得します。特徴プログラミングで制御ができるロボットを配置した模型都市で、障害物を回避しながらロボットを目的地へ移動させる課題などを設定ロボットも、要求駆動型とデータ駆動型の２種類を用意して、要求駆動型とデータ駆動型プログラミングの本質的違いを実感MDASHに求められるプログラミングスキルを確実に修得できる演習問題も体系的に用意内製化したAIを教育支援だけではなく、AIで使用している深層学習などのプログラムを演習問題としても活用データサイエンススキルチェックサイトシステム概要AIのフィードバックに振り回されることなく、AIを正しく理解して、それを活用できるようにプログラミングを中心としたデータサイエンススキルを修得することを目的とします。情報処理演習や情報科学の事前事後学修、医療データサイエンス入門Ⅰ・Ⅱの振り返り学修のツールとしても利用できます。また、令和４年度から始まる高等学校「情報Ⅰ」・「情報Ⅱ」の学修内容にも準拠していますので、将来的なリメディアル（補正的な学び）にも利用できます。スクリーンショット公開モジュールリテラシーレベルチェック（積み上げ式）（データ分析のプロセスに従って、要求、収集、分析、洞察、伝達のスキルを修得します）早期体験学習オンライン発表会サイトシステム概要オンラインで実施することとなった早期体験学習発表会を、できるだけ活性化して、興味を持って参加してもらえるように、発表会の形式を日本薬学会年会などの学術大会と同じくパラレルセッションにしたり、AIによる座長などを用意したりしました。スクリーンショットパラレルセッションAI座長（クラスタリング）AI座長（コンシェルジェ）ピアレビュー公開モジュールスライド処理モジュール (self_slide_img.py, self_slide_txt.py)自然言語処理モジュール (self_NL.py)学びの可視化・最適化モジュール (self_NL_comp.py)活用事例報告（外部サイトへリンクします）二瓶 裕之、浜上 尚也、木村 治、小田 雅子、「 ワークショップと発表会をバーチャルワーク化したコロナ禍での早期体験学習」、日本薬学会第141年会：ポスター発表：[27P01-270]（2021/3/27）二瓶 裕之、「ライブ配信型オンライン授業の進め方」、FDのための情報技術研究講習会、私立大学情報教育協会（2020/2/25）「情報科学」課題用モジュールモジュール概要本学、初年次授業科目「情報科学」では、基礎的なデータサイエンススキルの醸成を図るために、プログラミング(python)の基礎から機械学習までの演習を行っています。「情報科学」課題用モジュールは「情報科学」において演習に用いられているソースです。数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）のモデルカリキュラム（外部サイトへリンクします）でお使いただけるスキルセットも記載しています。スクリーンショット学習用データと検証用データ回帰直線と機械学習目的変数の予測寄与率の計算公開モジュール数値データの解析モジュールテキストデータの解析モジュール活用事例報告（外部サイトへリンクします）二瓶裕之, 西牧可織, 医療系学部における数理・データサイエンス教育の実践と教育改善効果の検証 ,ICT利用による教育改善研究発表論文集 1 146 - 149 2020年8月pip listpip installしたライブラリ一覧（随時追加）「https://pypi.org/search/」で詳細を表示できます（外部サイトへリンクします）beautifulsoup4         4.9.3     breadability           0.1.20    certifi                2020.11.8 cffi                   1.13.2    chardet                3.0.4     click                  7.1.2     comtypes        1.1.9cycler                 0.10.0    DateTime               4.3       docopt                 0.6.2     gTTS                   2.1.1     gTTS-token             1.1.3     idna                   2.10      Janome                 0.3.9     joblib                 0.14.1    kiwisolver             1.1.0     lxml                   4.6.1     matplotlib             3.1.2     mysql-connector-python 8.0.22    nltk                   3.5       numpy                  1.17.4    pandas                 0.25.3    pathlib         1.0.1Pillow                 8.0.1     protobuf               3.14.0    pycountry              20.7.3    pycparser              2.19      pyodbc                 4.0.27    pyparsing              2.4.5     python-dateutil        2.8.1     python-pptx     0.6.18pytz                   2019.3    pywin32         300regex                  2020.11.13requests               2.24.0    scikit-learn           0.21.3    scipy                  1.4.1     setuptools             40.8.0    six                    1.12.0    soupsieve              2.0.1     sumy                   0.8.1     threadpoolctl   2.1.0tinysegmenter          0.4       tqdm                   4.53.0    urllib3                1.25.11   wheel                  0.33.6    wordcloud              1.8.1     zope.interface         5.2.0XlsxWriter      1.3.8北海道医療大学　情報センター・情報推進課お問い合わせ先：情報推進課　ips(at)hoku-iryo-u.ac.jpReport abusePage detailsPage updated Report abuse