NUIS CAMPUS GUIDE 202612２ AI・データサイエンス国際学部 国際文化学科 3年相澤 花菜（新潟県立村上高等学校卒業）【受講した科目】□AI・データサイエンス入門現在のAIの時代で役立つことが学べると思い、受講しました。私は国際学部なので、普段の学習内容とは遠い存在に思え、受講する前は心配もありましたが、授業ではスライドを用いたり、実際に自分でAIを操作することができるので、より理解を深めることができました。内容は難しいこともありましたが、授業で出てくる単語は聞いたことがあるものも多く、意味を再確認することができました。AIを扱う上で特に留意すべき点を学ぶことができ、とても自分のためになったと思います。経営情報学部 情報システム学科 3年黒渕 友貴（新潟県立新発田南高等学校卒業）【受講した科目】□AI・データサイエンス入門□情報アクセスシステム□アルゴリズム応用基礎レベルでは、AIがどのようにデータを処理しているのか、また、私たちはAIから得たデータをどのように取り扱うべきなのかという基礎知識から学ぶことができます。中でも、「AI学習」を扱う講義では、AIが学習している過程を見ることができ興味深かったです。日常生活でも、社会人として仕事をする上でも、今後はAIの力を借りることが増えていきますが、AIの返答などの情報を鵜呑みにせず、正しい情報の取得方法や、情報の取捨選択の方法を学べたのは、将来とても役に立つことだと思いました。□システム数学□情報論学習成果と修得内容「リテラシーレベル」では、数理・データサイエンス・AIの入門知識とデータ駆動の数理的考え方の基礎の1つになる統計学的スキルを身につけます。学習成果と修得内容□数理・データサイエンス・AIの基礎□数理・データサイエンス・AIの社会への影響と利活用□数理・データサイエンス・AIに関わる倫理的問題の理解□統計および数理の基礎「応用基礎レベル」では、数理・データサイエンス・AIの技術的知識から応用までのスキルを身につけます。□複雑なデータセットから有意義な洞察を抽出するため の分析技術□AIと機械学習モデルを活用した問題解決のための能力□データ駆動の意思決定プロセスにおける倫理的および 社会的な課題に対する洞察力□数理・データサイエンス・AIの統合的応用能力と アプローチ手法リテラシーレベル応用基礎レベル
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