AIリテラシーとデータサイエンス基礎講座
目的
本研修は、AIリテラシーおよびデータサイエンスの基礎的知識と技能を教員が体系的に習得することを目的とする。AIの定義や仕組み、歴史的背景を理解するとともに、データサイエンスの役割や重要性、ならびにデータの収集・整理・分析の基本的手法を学ぶことで、情報教育における現代的な課題に対応できる指導力を養う。
また、教師あり学習・教師なし学習といった機械学習の基本的な考え方を実際のデータを用いた演習を通じて体験的に理解し、AI技術の応用事例や社会的影響についての考察を深めることで、情報モラルや倫理的視点を含めた総合的な指導力の向上を図るものである。
日時
2025年7月30日（水）10:00～16:30
当日は、9:30～本校1Fにて受付を行います。
研修場所
東北電子専門学校 実習室
定員
20名
前提条件
Windowsの基本的な操作が行える方
対象者
- AIやデータサイエンスに興味がある方
- これからAIやデータサイエンスを学び始めたい方
- AIやデータサイエンスの授業を検討している方
研修内容
ねらい
- AI（人工知能）の定義と基本的な仕組みを理解することができる。
- データサイエンスの役割と重要性を理解することができる。
- データの収集・整理の基本的な方法を学ぶ。
- 機械学習の基本的な考え方を理解することができる。
- データ分析の目的と活用方法を把握する。
- 教師あり学習と教師なし学習の手法を用いて、実際のデータを分析することができる。
研修内容
午前の部（10:00～12:30）【講義】
- オリエンテーション
-
AIの基本概念【講義】
- AIとは何か、AIの歴史と進化、現在のAI技術の概要
-
データサイエンスの基礎【講義】
- データの収集と整理、データクリーニングの重要性
-
機械学習の基本【講義】
- 教師あり学習と教師なし学習、基本的なアルゴリズムの紹介
昼食休憩（12:30～13:30）
昼食は準備しておりませんので、各自でお取りいただきます。
学生食堂は休業のためご利用出来ません。あらかじめご了承ください。
午後の部 （13:30～16:30）【講義・演習】
-
データのモデリングと分析【講義】
- 単回帰分析と重回帰分析、クラスタリングと分類手法
-
AIの応用と社会的影響【講義】
- AIの実世界での応用例、AIが社会に与える影響と倫理的考慮
-
実際のデータを使った演習【演習】
- Google Colaboratoryの使い方
- データ活用実践（教師あり学習と教師なし学習）
- 質疑応答・アンケート記入
講師
東北電子専門学校 教員
参加費・教材費
無料
持参物
持参物は特にありませんが、演習ではグーグルコラボラトリーの環境で、Googleアカウントを使用します。持っていない方は、事前に作成をお願いします。
申込方法
- 受付期間
- 2025年7月2日（水）13：00～7月23日（木）17：00
上記の受付期間中でも定員になり次第締め切りますので、お早めにお申し込みください。
受付時間になりましたら、申し込みを表示いたします。
（注）お申し込みは、１校につき２名様までとさせていただきます。
