ビジネスデータサイエンス入門
応用データサイエンス学位プログラム
MADS7320
コース情報
担当教員: 深澤 佑介
単位数: 2
年度: 2024
学期: 春学期
曜限: 火5
形式: 対面授業
レベル: 500
アクティブラーニング: あり
他学部履修: 不可
評価方法
出席状況
15%
授業参加
20%
リアクションペーパー
15%
レポート
20%
授業内期末試験
授業期間中
30%
詳細情報
概要
本講義では,基本的なAI技術の講義およびケーススタディを通じて,データサイエンスによるビジネス課題解決の方法を習得します。AI技術として,機械学習,自然言語処理,LLMについて概説します。ケーススタディでは,需要予測,ターゲティングなどビジネス活動での典型的なデータ分析手法を学びます。学生自身が興味をもつ分野でのLLMの活用に関する演習の機会を設けます。
目標
AI技術(機械学習および自然言語処理)の基礎概念と主な適用先を理解できること。 ビジネス活動での典型的な分析課題についてAI技術を活用した実現方法を導き出せること。
授業外の学習
【予習】(100分程度) 各回の授業を受ける前にMoodle上の配布資料の内容を確認しておくこと。 【復習】(100分程度) 各回の授業で出される事後課題に取り組むこと。
所要時間: 200分
スケジュール
- イントロダクション:ビジネス課題とデータサイエンス ※以下は予定であり,授業の進捗状況により各テーマの回数は変更することがありうる
- 機械学習
- ケーススタディ:需要予測
- ケーススタディ:ターゲティング
- 評価指標
- 解釈可能なAI
- クラスタリング
- 演習課題の説明
- 自然言語処理
- 大規模言語モデル
- LLM×機械学習(1)
- LLM×機械学習(2)
- レポート発表第一回
- レポート発表第二回
教科書
テキストは指定せず講義資料を配布します。
参考書
書籍情報はありません。