近年急速に発展しつつあるAI（人工知能）の利用には、膨大なデータが必要である。しかし、AIを活用する以前に、蓄積されたデータを集約・整理・分析するデータ分析を行うことにより、解決できる問題も少なくない。本講義では、データ分析に関する基本的な概念や手法を学ぶとともに、実践的な演習を行う、このような講義と演習を通じて、データ解析の基本的な手法を習得して、実際にデータ活用を行えるようになることを目指す。

【第1回 統計の基礎】

・集計
・記述統計と推測統計
・基本統計量：平均、分散、標準偏差
・パラメトリック検定：F検定、t検定

【第2回 多変量解析Ⅰ】

・線形重回帰分析
・数量化I類
・予測

【第3回 多変量解析Ⅱ】

・ロジスティック回帰分析
・主成分分析
・因子分析

【第4回 クラスター分析】

・類似度と距離
・凝集法とデンドログラム（樹形図）
・K-Means法

【第5回 決定木】

・交差妥当性
・CART法
・C5.0法

【第6回 ニューラルネットワーク】

・学習パラメータ
・予測と分類
・AIとディープラーニング

【第7回 テキストマイニングの基礎】

・形態素解析
・潜在意味解析
・共起ネットワーク討議
自己点検

・IoTシステムを構成する基本技術を体系的に理解する。
・IoTシステムの活用事例を理解する。
・IoTシステムを実際の課題解決に活用する提案を行える。

【第1回】

・授業ガイダンス
・IoTシステム構成と構築技術について体系的に学ぶ

【第2回】

・センサ／アクチュエータ技術について体系的に学ぶ

【第3回】

・IoTで使われる通信方式について体系的に学ぶ。

【第4回】

・IoTデータ活用技術・活用事例について体系的に学ぶ。
・IoT情報セキュリティ対策技術について体系的に学ぶ。

【第5回】

・IoTシステムのプロトタイピング技術について体系的に学ぶ(1)。

【第6回】

・IoTシステムのプロトタイピング技術について体系的に学ぶ(2)。

【第7回】

・IoTシステムを実際の課題解決に活用する提案を検討し、発表する。課題は、自身の課題または実社会の課題とする。

アリストテレスやプラトンの生きた時代から「科学革命」を経て現代までの科学技術の発展と人間社会との相互作用を歴史的に学び、科学者・技術者として働くという道を志すことの意味を考ます。

【第1回】
・なぜ「科学の歴史」を学ぶのか？──社会の中の科学
・科学と「科学技術」
・科学の歴史の概観

【第2回】
・科学は「進歩」するのか？──パラダイム論，社会構成主義
・社会のための科学──なぜ「科学の歴史」を学ぶのか？

問題発見・解決手法の一つであるデザインシンキング（思考）を実践的に学び、科学者・技術者に求められる素養とは何かを考えます。

【第1回】
・デザインシンキング概論

【第2回】
・デザインシンキング演習（1）

【第3回】
・デザインシンキング演習（2）

【第1回】
・ガリレオの科学史と思考実験
重い物体と軽い物体のどちらが速く落下するかという「落体の法則」に関連したクイズを出題します。同時に落下することを思考実験により考えます。また、ガリレオ・ガリレイに至るまでの科学史を振り返ることにより、どのように物理法則ができたかを知り、より科学に興味をもつように工夫します。

【第2回】
・ガリレオに関連する実験
ガリレオ・ガリレイに関連した実験に関するクイズを出題し、参加者の皆様が物理現象を予測し、実際に実験動画を用いて解説します。
・落下運動と斜面の運動（1）
形状をもつ回転体（剛体）が、斜面を回転しなが転がるときに、回転体の形状により落下する速さが異なります。クイズを出題し、どの回転体が速く落下するかを予測し、実際に実験動画を用いて検証します。また、その理由について解説します。

【第3回】
・ガリレオに関連する実験
ガリレオに関連した実験として、斜面を転がる回転体の実験を実施します。
・落下運動と斜面の運動（2）
クイズを出題し、どの回転体が速く落下するかを予測し、実際に実験動画を用いて検証します。また、その理由について解説します。
・フーコーの科学史と思考実験
フーコーの振り子に関するクイズを出題し、地球は本当に自転しているかについて思考実験で考えます。

【第4回】
・フーコーの振り子の実験
フーコーの振り子に関するクイズを出題し、慣性系について理解します。フーコーの振り子の実験の動画により、振り子が1°移動する時間を測定し、地球が自転する速さを計測します。思考実験と実験を通して、地球が自転していることを本質的に理解できるように工夫します。