模擬講義2024

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11講義番号B-31講義番号B-32講義番号B-33講義番号B-341994年　日立製作所（株）退社2000年　北陸先端科学技術大学院大学情報処理学専攻博士後期課程修了ウェア発展機構の研究2009年　東北大学大学院情報科学研究科博士課程後期修了2016年　学校法人近畿大学 退職東京工業大学大学院総合理工学研究科システム科学専攻修士課程修了電気通信大学大学院情報システム学研究科博士後期課程修了「正しい命題のつくり方、正しい推論のすすめ方」私たちは、言葉や活字を介していろいろ情報を得ていますが、その正誤は自分で判断する必要があります。本講義では、正しい命題（主張）のつくり方、および複数の命題から新たな命題を正しく推論する仕方を考えます。「データサイエンス～AIや高度な数学が不知でも仕事で役立たせる～」将来、大学卒業後の自立と自活に求められる能力の1つとして、文部科学省・内閣府・経済産業省は、データサイエンス能力の強化を進めています。これを受け本講義では、入門レベルとして、データサイエンスの“いろは”を説明します。「AIや高度な数学の知識が無くても（有った方が良いですけど）」データ分析はできます。その世界を覗いて見ましょう。データサイエンスの発想法がぼんやりと見えてくるでしょう。「ビッグデータとリトルデータの分析」2000年頃からビッグデータという言葉が使われ始めました。近年、聞いたことのある人が大半だと思います。講義では、ビッグデータとは何か、リトルデータとの違いは何か、データ分析から得られる知見は何か、これらを易しく解説します。現在、皆さんの身の回りには、未分析のデータが無数にあるのです。近い将来、手付かずのデータが徐々に分析されていくでしょう。これは、ビジネスチャンスであり、生活の糧に直結する分野だと考えます。「電子商取引」最近は電子商取引が盛んになっています。日本の消費者市場約300億円に対して、まだ20億円です。しかし電子商取引の市場は急成長中です。この講義では、電子商取引の概要やネット広告の話をします。特に、電子商取引にはどのような商品が向くのか、電子商取引で売れている商品はどのようなものかをお話します。石井　忠夫（ISHII Tadao）経営情報学部 情報システム学科 教授（博士　情報科学）経　　歴：1980年　山形大学工学部電子工学科卒業 専門領域： 非標準論理、特にnon-Fregean logicの体系の研究・構成的型理論に基づいたソフト宇田　隆幸（UDA Takayuki）経営情報学部 情報システム学科 教授（博士　情報科学）経　　歴：1984年　図書館情報大学図書館情報学部卒業 専門領域：知識処理（人工知能、自然言語処理、Webマイニング）梅原　英一（UMEHARA Eiichi）経営情報学部 情報システム学科 教授（博士　工学）経　　歴：東京工業大学工学部経営工学科 専門領域：経営情報システム、社会情報システム経営情報学部　情報システム学科