琉球大学数理・データサイエンス・AIの動画コンテンツ
本校動画コンテンツの視聴を希望されるかたはこちらからお申込み下さい。
科目名：データサイエンス概説 ※「導入（社会におけるデータ・AI利活用）」
講師：岡﨑威生（琉球大学工学部）
- データサイエンス概説 第１話 数理データサイエンスとAIの基本的理解（13:01）
- データサイエンス概説 第２話 社会で活用されるデータ（7:37）
- データサイエンス概説 第３話 データサイエンスで使われる技術（9:10）
（合計 29:48）
科目名：データサイエンス基礎演習 ※「基礎（データリテラシー）」
講師：山田健太（琉球大学国際地域創造学部）
- データサイエンス基礎演習１:イントロダクション＆データサイエンスの簡単な紹介 (9:49)
- データサイエンス基礎演習２:大学共通テストを題材とした 基礎演習_１変量統計 (44:02)
- データサイエンス基礎演習３:大学共通テストを題材とした 基礎演習_２変量統計 (20:58)
- データサイエンス基礎演習４:統計分析の注意点(ex.外れ値) (11:53)
- データサイエンス基礎演習５:まとめ (1:59)
（合計 88:41）
※「数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル モデルカリキュラム」の「導入」と「基礎」に該当。
科目名：AI倫理
講師：上原和樹（琉球大学国際地域創造学部）
- AI倫理（30:30）
（合計 30:30）
科目名：AI活用
講師：上原和樹（琉球大学国際地域創造学部）
- AI活用（概要）（18:00）
- AI活用（アイディア出し）(11:30)
- AI活用（要約・推敲・翻訳）(11:15)
（合計 40:45）
科目名：機械学習入門（※動画コンテンツ準備中）
講師：上原和樹（琉球大学国際地域創造学部）
※以下のコンテンツ資料（PDF）は申し込み者限りで配布
- 第1回_ガイダンス
- 第2回_プログラミング
- 第3回_行列計算
- 第4回_回帰
- 第5回_分類
- 第6回_評価
- 第7回_前処理
- 第8回_クラスタリング
- 第9回_教師あり学習
- 第10回_教師あり学習2
- 第11回_メディアデータ
コンテンツの基本方針
- 担当教員に負担をかけない（動画コンテンツ）
- 事項ごとに分け、教員がアレンジしやすい（短時間動画）
- 多様な利用環境に対応（ブラウザで閲覧）
琉球大学数理・データサイエンス・AIの動画コンテンツ Q＆A
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムにて作成された標準カリキュラム・教材の紹介です。標準カリキュラムとは、一般教育・専門基礎教育において必要となる中核的・基礎的な能力育成にかかるカリキュラムです。拠点コンソーシアムでは、全国的なモデルとなる標準カリキュラムおよびデータセット等の教材を作成して、普及に取り組んでいます。