立命館大学経営学部 松浦総一研究室
ビジネスに関連するデータサイエンスの基礎を学びます。講義は企業と開発し、オンデマンドで配信されます。
テキスト
未定
初歩
※新設科目なので、内容は変更される可能性があります。
| 第1回 | Society5.0とデータサイエンス |
|---|---|
| 第2回 | 分布と散らばり |
| 第3回 | 変数の標準化、偏差値 |
| 第4回 | 散布図、共分散、相関係数 |
| 第5回 | 最小二乗法、回帰直線 |
| 第6回 | 仮説検定、帰無仮説、棄却域、有意水準 |
| 第7回 | データの収集、公平性、プライバシー、データクレンジング |
| 第8回 | 機械学習の基本,学習モデル,教師あり学習/教師なし学習 |
| 第9回 | 機械学習の演習 分類 |
| 第10回 | 機械学習の演習 回帰 |
| 第11回 | 深層学習の基本 |
| 第12回 | 生成AI、著作権、倫理等 |
| 第13回 | 生成AI、著作権、倫理等 |
| 第14回 | AI、ビッグデータや統計を活用した経営実践の可能性 |