岩手大学 情報基礎
数理データサイエンス・ＡＩ講義資料（教材）
岩手大学Ⅰ年生必修 情報基礎 で取り扱う，数理データサイエンス・ＡＩ用の講義資料（教材．２回分）に関するページです．
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概要
岩手大学の情報基礎で用いる，数理データサイエンス・ＡＩに関する講義資料（教材．２回分）を掲示しています．
数理データサイエンス・ＡＩの基礎を情報基礎で取り扱う際にご利用下さい．なお，この講義資料（教材）に変更を加える／追加するなどして講義いただいてもかまいません．学部・学科の状況に合わせてご活用いただければと思います．
講義資料（教材）の構成・内容について
情報基礎 ２回分 （相当）の講義資料（教材）があります．それぞれの講義資料は盛りだくさんですので，２回以上の講義時間で講義いただいてもかまいません（例：データ分析はExcelの演習とかねて複数回で実施する・内容を付加して演習する等）．データ分析で用いるデータに，他のデータを使うことも妨げません．
【教材の利用方法等について】
改変（や再利用）：問題ありません
ただし学生への配布は，印刷 または PDF としてください．
できれば原著者は残していただければと思います（最終ページやコメント等，どこかに記載いただく形で十分です）．
取り上げる内容（特にデータ分析）は，この講義資料（教材）に拘泥せずとも問題ありません．別のデータでデータ分析演習でも構いません．分析に用いるツールは，表計算ソフト（Excel等），R，Python，MATLAB，SPSS，SAS等適切なもので構いません．
他の科目との兼ね合いがある場合
二つの資料の内容と，他の講義で被る部分を斟酌いただいて構いません，ただし，組み合わせる科目名などにつきましては，教務委員等を通じて情報を共有いただければと思います．
数理データサイエンス入門
数理データサイエンス・ＡＩの概要，Society 5.0，どのように利用されているか／されるようになるのか，データの取り扱い，機械学習・人工知能，など．特に全ての学部・学科での利用を意識し，なるべく幅広く・平易としつつ，高度な内容へのつなぎとなるような内容も盛り込んでいます．
数理データサイエンス・ＡＩの入門として，広範な内容を平易な記述で盛り込んでいます．
すべての学部・学科で利用することを考えているため，過不足などがあり得ます．学部・学科，分野毎の特性にあわせて講義いただいてもかまいません．
データ分析入門
データの性質を捉えてグラフ化して議論できること，データの分析・解析につなげることが出来るように，３つの異なる例を示しました．
周期性があるもの・抜けがあるデータの取り扱い
対数で処理すべきもの（片対数グラフ）
統計的な処理が必要なもの（検定）
講義を解説だけで構成する場合と，実際にデータ処理をする場合を考え，教材は２種類作成しています．
それぞれの教材とデータセットを用意しました．
データ分析を講義だけで教授するとしてもかまいませんし，Excel等表計算を用いて実際に作業する（演習）としていただいてもかまいません．ただし，全てのデータセットを演習すると，考察まで考えると複数回必要になると思われます（表計算の操作の習熟度も影響する）．
１年生前期・必修の講義であること および すべての学部・学科を対象とした教材ですので，「できるだけ平易」「数式を使わない」で構成しています．このため，厳密性よりも理解しやすさ（受講生がなんとなくでも理解できるように）が最優先となっていること，ご理解下さい．
それぞれの分野につなげるために，データセット（例）の取捨選択や深掘り・他のデータセットの利用，取捨選択・差し替え等は適宜施していただいてかまいません．ただし，データ分析も必ず取り上げて下さい（数理データサイエンス・ＡＩの認定を受ける場合に必須のため）．
情報基礎 教科書（情報基礎 コンピュータの基本操作と情報活用術 第５版）について
岩手大学情報基礎教科書編集委員会編で，情報基礎の教科書を編集しております．この教科書では，情報基礎に盛り込まれるであろう内容を，有志が分担して執筆したものとなっています．
数理データサイエンス・ＡＩについても，このウェブページに掲載している講義資料（教材）と対になるものを追加しております．
第５章 数理・データサイエンス・AI
第６章 ニューラルネットワーク
この教科書の内容は，本学のＰＣ教室（端末室）の状況や，ネットワークセキュリティ・情報モラル・倫理，著作権等，現状に合わせた大幅なアップデートがされております．
情報基礎の教科書としてご利用いただければ幸いです．
書誌情報
岩手大学情報教育教科書編集委員会 編
情報基礎 コンピュータの基本操作と情報活用術 第５版
学術図書出版社
2022 年3 月30 日 第5版 発行
ISBN978-4-7806-1002-4
目次（詳細）
第1章 コンピュ－タについて 11.1 コンピュータの基本操作（Windows編） 11.2 コンピュータの基本操作（Macintosh編） 10第2章 アプリケーションソフトウェア 192.1 表計算(Excel) 192.2 文書作成（Word） 642.3 プレゼンテーション(PowerPoint) 952.4 数値解析（MATLAB®／Simulink） 110第3章 ネットワーク 1353.1 情報セキュリティと情報モラル 1353.2 インターネットと人権 1453.3 インターネットから知りたい情報を探す 1483.4 クラウドサービス 1513.5 電子メール 154第4章 UNIXの利用法 1634.1 予備知識 1634.2 Linuxを使ってみよう 1654.3 ファイル操作 1674.4 プログラミングの初歩 1694.5 Jupyter Notebook 1764.6 SSH（Secure SHell）の利用法 182第5章 数理・データサイエンス・AI 1845.1 数理・データサイエンス・AI（人工知能）の重要性 1845.2 データ分析入門 1915.3 数理・データサイエンス・AIで使われるツール 2055.4 より詳しく知りたい方へ 2065.5 まとめ 209第6章 ニューラルネットワーク 2116.1 AI（人工知能）とは 2116.2 人工知能（AI）研究の歴史 2146.3 ニューロンのネットワーク（人工神経回路網） 2156.4 パーセプトロン 2166.5 Playgroundによるニューラルネットワークの可視化 2206.6 Google Colaboratory のインストール― ニューラルネットワークの実行環境（Jupyter Notebook）の準備 ― 2216.7 まとめ 222付録1 情報基盤センターシステムアカウントのパスワード変更 224付1.1 概要 224付1.2 パスワードの推奨ポリシー 224付1.3 パスワードの変更 225付録2 本学端末室でのキーボードの使い方 227情報基礎サポートページはこちら．正誤などがある場合はこちらに掲載予定です．情報基礎 第五版 サポートページ
講義資料（教材）へのリンク
講義資料（教材）は，Google Driveに配置しております．
ダウンロードはどなたでも可能ですが，ファイルにはパスワードをかけております．パスワードは，全学ＦＤや情報基礎担当者への連絡（メール等）で周知されたものとなります．
パスワードが分からない場合は，学務部までお問い合わせ下さい．
教材へのリンク
教材１（PowerPoint） 講義資料
教材２（PowerPoint） 講義資料：Excelで分析する版 講義資料：分析結果（グラフ）を含む版
教材２ データ（Excel．ダウンロードしてお使い下さい） 生データ
教材３（追加）
総務省統計局「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」，p.48 のデータに基づく演習．
Excel（ダウンロードしてお使い下さい） Excelファイル
演習する場合は，答えを削除するなどしてご利用下さい．
一例とお考え下さい．
問い合わせ先
連絡先のメールアドレス表記では，@iwate-u.ac.jpを省略しています（迷惑メール対策）
講義資料（教材）の閲覧パスワードについて
教学マネジメントセンター（学務部） gkyotsu
講義資料（教材）について
数理データサイエンス・AI問い合わせメールアドレス dsai-iu
このウェブサイトについて
情報基盤センター 川村 kawamura
FD研修で配付した資料・動画
R4.2.21 FD研修
喜多理事（挨拶）の動画 https://vod.cc.iwate-u.ac.jp/auth/2021/FD/greeting.html
喜多理事の開会挨拶 （司会の平野先生動画含む）．
IDはds-aiを入力してください．パスワードは，講義資料（教材）閲覧用のパスワードと同じです．
FD研修本編 配布したスライド 2022年２月21日 FD研修資料
パスワードは，講義資料（教材）閲覧用のパスワードと同じです．
FD研修本編 動画 https://vod.cc.iwate-u.ac.jp/auth/2021/FD/
IDはds-aiを入力してください．パスワードは，講義資料（教材）閲覧用のパスワードと同じです．