AIとデータサイエンス [建築][遠隔(オ)]

開講年度

2025年度

開講学期

1Q

科目名

AIとデータサイエンス

授業種別

講義

科目名（英語）

AI and data science

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A0100012 AIとデータサイエンス [建築][遠隔(オ)]

担当教員

村上正浩、ＮＰチャンドラシリ

単位数

1.0単位

曜日時限

月曜6限

キャンパス

八王子　遠隔

教室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 100 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 0％
3 汎用的問題解決力の修得 0％
4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％

具体的な到達目標

・AIの適用範囲、有用性、活用の重要性が分かる
・データサイエンスにおける課題発見、データの扱い、モデル化、可視化、検証活用の流れが分
かる
・データ活用法の実践ができる

受講にあたっての前提条件

以下の科目を履修していることが望ましい
基礎数学（1年前期、選択必修）
微分積分Ⅰ（1年前期、選択必修）
建築デジタル概論・演習（1年後期、選択）
線形代数学Ⅰ（1年前期・建築学科選択）
線形代数学Ⅱ（1年後期・建築学科選択）

授業の方法とねらい

この科目はAIとデータサイエンスの基礎を学び、実習ではその活用法の実践ができます。また「建築学のための数理・データサイエンス・AI教育プログラム(基礎応用レベル) 」の科目群の一つです（文部科学省に申請準備中）。
前半の6回はオンデマンド教材で学習し、後半の2回は対面で実習します（2024年6月4日 14：10〜17：20　予定、実習人数が多い場合は複数クラス編成にします）
担当はN P チャンドラシリ、村上正浩です。

AL・ICT活用

実習・フィールドワーク

第1回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

事前学習

教材スライドを見て学習内容を把握しておく

0.5時間

授業内容

AIの歴史と応用分野

事後学習・事前学習

教材スライドを見て学習内容を定着させる

0.5時間

第2回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

AIと社会

事後学習・事前学習

教材スライドを見て学習内容を定着させる

0.5時間

第3回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

機械学習の基礎と展望

事後学習・事前学習

教材スライドを見て学習内容を定着させる

0.5時間

第4回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

深層学習の基礎と展望

事後学習・事前学習

教材スライドを見て学習内容を定着させる

0.5時間

第5回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

AIの構築と運用

事後学習・事前学習

教材スライドを見て学習内容を定着させる

0.5時間

第6回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

Generative AIの仕組みとその使い方

事後学習・事前学習

教材スライドを見て学習内容を定着させる

1時間

第7回

授業形態

対面

授業内容

実習１：AIとデータサイエンス演習（１）

事後学習・事前学習

教材スライドを見て学習内容を定着させる

1時間

第8回

授業形態

対面

授業内容

実習１：AIとデータサイエンス演習（２）

事後学習

教材スライドを見て学習内容を定着させる

1時間

成績評価の方法

毎回の小テスト（60％）ならびに実習の成果物（40％）の内容で評価する。到達目標に照らして、6段階のGrade(A+,A,B,C,D,F)で評価し、D以上の者に単位を認める

受講生へのフィードバック方法

KU-LMSで質問や不明な点に対応する。授業時間外は、オフィスアワーやメールにて対応する。

教科書

授業スライドを毎回配布する

参考書

人工知能は人間を超えるか—ディープラーニングの先にあるもの
松尾豊【著】価格 ¥1,540
ISBN: 9784040800202

オフィスアワー

質問はKU-LMSの質問機能で受け付けます。

受講生へのメッセージ

建築学分野でも数理AIデータサイエンスによる新しい課題解決の取り組みが始まっています。データを読み解き仮説を持てるように、あたらしい価値を創造できるように頑張りましょう。

実務家担当科目

実務家担当科目ではない

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

該当なし

その他の資格・認定プログラムとの関連

シラバス情報