「情報と社会」第 2 回

情報技術の歴史、コンピューターの小型化、ビッグデータの活用
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AI の非連続的進化
・第 4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせた AI サービス
・人間の知的活動と AI の関係性
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方

「情報と社会」第 9 回

Wikipedia と背景と信頼性、フォークソノミー、メディアリテラシー

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など

・データ可視化：複合グラフ、2 軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など

・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など

・特化型 AI と汎用 AI、今の AI で出来ることと出来ない こと、AI とビッグデータ

・認識技術、ルールベース、自動化技術

「情報と社会」第 13 回

SNS、LINE によるコミュニケーション、障碍者とインターネット、ネット依存

・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、デ ータの取得・管理・加工、 探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・ 伝達、課題解決に向けた提案）

・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI 利活用事例紹介

「情報と社会」第 14 回

集合知の可能性、児童ポルノ、有害情報、デマ情報、 情報の評価、不用意な情報発信の弊害

・AI 等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエ コノミー、商品のレコメンデーションなど)

・AI 最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）

「統計学 1」第 2 回：質的変数・量的変数／量的変数の中心を代表する値

扱うデータの種類ごとの，質的変数と量的変数の違い量的変数の中心を代表する平均，中央値，最頻値など

「統計学 1」第 3 回：分布の特徴を表す値

与えられたデータからの平均，分散や標準偏差など

「コンピュータリテラシー1」

準備中（後日記載予定）

「コンピュータリテラシー1」

準備中（後日記載予定）

「情報と社会」第 6 回

防犯カメラとプライバシー、公共の場所でのプライバシ ー、個人情報の価値

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）

・個人情報保護、EU 一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト

・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバ シー保護

・AI 社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）

・データバイアス、アルゴリズムバイアス

・AI サービスの責任論

・データ・AI 活用における負の事例紹介

「情報と社会」第 7 回

保護と過剰反応、プライバシーと知る権利、プライバシ ーと忘れられる権利、法律違反

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性

・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介

プログラムの改善・進化等

自己点検・評価