2019年度吉田学園情報ビジネス専門校 AIシテム科2019年度吉田学園情報ビジネス専門校 aiシテム科担当教員 (実務経験）有無対象年次・学期

2019年度吉田学園情報ビジネス専門学校 AIシステム学科

担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□

対象年次・学期必修・選択区分必修単位数 4単位

授業形態授業回数（１回９０分） 30 時間数 60時間

授業目的

到達目標

評価割合（％）

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履修上の留意事項

回数

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基本コマンドによる操作法の習得ファイルとディレクトリ操作の基本


ファイル編集法の習得テキストエディタの使い方




基本コマンドによる操作法の習得シェルの操作（基礎編）



1年・後期

授業科目（科目ＩＤ）

Linux基礎松本　裕

評価方法・評価基準

評価方法評価基準

試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

ネットワークとの親和性が高く，サーバとしての実績が高いOSであるLinuxについて，「コマンド操作」に慣れ親むことを目的としています．

「ファイル操作」「プログラムの管理」「ユーザ・システムの管理」などをコマンドを使ってできるようになることが目標です．

テキスト・参考図書等

新しいLinuxの教科書，Linuxコマンドブックビギナーズ　第4版



はじめは戸惑うかもしれませんが、マウスがなくてもあらゆる操作ができること、むしろコマンドでの操作の方が便利なことが多いことを実感してください．最終的にはLPICレベル1の取得（任意）を目指しましょう！

基礎知識の習得 CentOSのインストール


履修主題履修内容

基礎知識の習得 Linuxとは




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履修主題・履修内容発展的なコマンド操作法の習得ソフトウェアパッケージ

発展的なコマンド操作法の習得シェルスクリプト


発展的なコマンド操作法の習得アーカイブと圧縮

発展的なコマンド操作法の習得テキスト処理



発展的なコマンド操作法の習得プロセスとジョブ

発展的なコマンド操作法の習得シェルの操作法（応用編）


ファイル編集法の習得テキストエディタの使い方

シェル設定法の習得 bashの設定

シェル設定法の習得 bashの設定

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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


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回数

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Ｐａｍｄａｓの基礎Ｐａｎｄａｓの概観

Ｐａｍｄａｓの基礎Ｓｅｒｉｅｓ

Ｐａｍｄａｓの基礎ＤａｔａＦｒａｍｅ

ＮｕｍＰｙＮｕｍＰｙ1次元配列②

ＮｕｍＰｙＮｕｍＰｙ2次元配列①

ＮｕｍＰｙＮｕｍＰｙ2次元配列②

ＮｕｍＰｙベクトルと行列

ＮｕｍＰｙＮｕｍＰｙの外観

ＮｕｍＰｙＮｕｍＰｙ1次元配列①

1年・後期


機械学習Ⅰ 千葉　一俊



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

機械学習においてデータ分析に必要なＰｙｔｈｏｎライブラリ（Numpy・Pandas・ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ）の活用方法を学びます。

Ｐｙｔｈｏｎライブラリ（Numpy・Pandas・ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ）の活用が出来る


Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書（機械学習の基本から深層学習まで（翔泳社）

関数の基礎組み込み関数とメソッド・関数

関数の基礎関数・クラス

機械学習の流れ機械学習の流れ・学習データの使い方

機械学習の流れ過学習・アンサンブル学習


機械学習概論機械学習概論・機械学習の各手法

性能評価指標性能評価指標、ＰＲ曲線

Ｐｙｔｈｏｎの基礎基礎・変数・型・ｉｆ文

Ｐｙｔｈｏｎの基本文法リスト型・辞書型・Ｗｈｉｌｅ文・ｆｏｒ文

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履修主題・履修内容 DataFrameを用いたデータクレンジングデータ集約

Lambdaやmapなどの便利なPython記法リスト内包表記・辞書オブジェクト

DataFrameを用いたデータクレンジング CSV・DataFrameの復習

DataFrameを用いたデータクレンジング欠損値

様々なグラフを作る折れ線グラフ・棒グラフ・ヒストグラム・散布図

様々なグラフを作る円グラフ・３Ｄグラフ・演習

Lambdaやmapなどの便利なPython記法 Lambda式の基礎・便利な記法

データ可視化のための準備様々なグラフ・乱数の生成・時系列データ・データの操作

matplotｌｉｂの使い方１種類のデータを可視化する・複数のデータを可視化する①

matplotｌｉｂの使い方複数のデータを可視化する②

Ｐａｍｄａｓの応用ＤａｔａＦｒａｍｅの連結

Ｐａｍｄａｓの応用ＤａｔａＦｒａｍｅの結合

Ｐａｍｄａｓの応用ＤａｔａＦｒａｍｅを用いたデータ分析

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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

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回数

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問題演習統計検定4級問題演習




資料の活用確立の基礎②

問題演習総合問題①

問題演習総合問題②

1年・前期


統計学Ⅰ 菅野　崇行



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

機械学習は、たくさんのデータを活用して行います。機械学習の為のデータ収集やデータ成形する際及び学習結果を表現する際にはグラフを活用するなど、統計の知識は役立ちます。統計検定の学習を通じて、統計についての基礎知識を学びます。

統計検定4級程度の過去問題で合格点を取る事


資料の活用（日本統計学会公式認定　統計検定4級対応）※参考データの分析（日本統計学会公式認定　統計検定3級対応）

資料の活用時系列データの基本的な見方

資料の活用確立の基礎①

資料の活用統計の役割（基本的なグラフ・データの探し方）

資料の活用データのばらつきの表し方（データの種類・質的データの分析）


資料の活用統計の役割（統計とは・統計的問題解決のプロセス・統計分析）

資料の活用データのばらつきの表し方（量的データの分析）①

資料の活用データのばらつきの表し方（量的データの分析）②

資料の活用データのばらつきの表し方（まとめ）

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履修主題・履修内容

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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

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問題演習実践問題



調査の計画と結果の統計的な解釈実験・調査の計画

調査の計画と結果の統計的な解釈データを解釈する

調査の計画と結果の統計的な解釈新聞記事や報告書を読む

1年・後期


統計学Ⅱ 菅野　崇行



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

機械学習は、たくさんのデータを活用して行います。機械学習の為のデータ収集やデータ成形する際及び学習結果を表現する際にはグラフを活用するなど、統計の知識は役立ちます。統計検定の学習を通じて、統計についての基礎知識を学びます。

統計検定3級の合格


データの分析（日本統計学会公式認定　統計検定3級対応）

データの分析の基礎知識標本調査

調査の計画と結果の統計的な解釈問題解決のプロセス

データの分析の基礎知識時系列データ・度数分布とヒストグラム

データの分析の基礎知識分布の位置を表す代表値・5数要約と箱ひげ図


データの分析の基礎知識調査項目の種類と集計方法・さまざまなグラフ表現

データの分析の基礎知識分散と標準偏差・観測値の標準化とはずれ値

データの分析の基礎知識相関と散布図・相関関数

データの分析の基礎知識確立の基本的な性質・反復試行と条件付き確率

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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

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設計手法の習得同じ種類のオブジェクトをクラスにまとめる

設計手法の習得同じ種類のオブジェクトをクラスにまとめる

オブジェクト指向でシステムを構築する上で必要な設計・プログラムの概念の内容を学習します。

設計手法の習得 UMLについて

設計手法の習得モデルについて


設計手法の習得 UMLについて

設計手法の習得モデルについて

設計手法の習得オブジェクトを理解する

設計手法の習得オブジェクトを理解する

1年・後期


システム開発設計畠山　晶子

システム開発会社勤務



試験

評価試験と小テスト・授業中の取り組み姿勢で評価する

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

システムやソフトウェアなどを開発・構築する過程で、システムの目的や動作などを仕様に起こす方法を学びます。

システムの概要を理解し、オブジェクト指向による開発において使用される設計書などの作成ができる事。


ゼロからわかるUML超入門

設計手法の習得ダイアグラムを理解する



設計手法の習得クラス図を理解する



設計手法の習得クラスを分類して整理する



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設計手法の習得多態性



設計手法の習得その他のダイアグラムについて


設計の実践開発プロセスの要件について

設計手法の習得内部構造を理解する

設計手法の習得内部構造を理解する


まとめまとめ

設計の実践開発プロセスの要件について

設計の実践分析モデルを作成する

設計の実践分析モデルを作成する


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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

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セキュリティと情報モラル問題演習

セキュリティと情報モラルインターネット関連法規・利用者モラル

セキュリティと情報モラルインターネットの仕組み

セキュリティと情報モラルコンピュータウィルス・セキュリティ

コンピュータ数学情報の単位・補助単位・基数変換・補数・シフト演算など


セキュリティと情報モラルインターネット基礎・インターネットでの被害

1年・前期


情報リテラシー菅野　崇行



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

IT業界で働くエンジニアとして、最低限必要な情報リテラシーの知識を学びます。

IT業界で働くエンジニアとして、最低限必要な情報リテラシーの知識を得ること。


オリジナルプリント使用



PCオペレーションスキル Officeソフト演習（Word・Excel）




コンピュータ基礎ハードウェア

コンピュータ基礎ソフトウェア

コンピュータ基礎情報システム

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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


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回数

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人工知能（AI）の基本リポート③

人工知能（AI）の基本 AI活用の現場を知る

人工知能（AI）の基本リポート①

人工知能（AI）の基本リポート②

人工知能（AI）の基本 AI活用について

人工知能（AI）の基本 AI活用について

人工知能（AI）の基本 AI活用の現場を知る

1年・前期


人工知能概論菅野　崇行



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

人工知能（AI)とは何か？人工知能（AI)の基本、仕事やビジネスへの活用事例、AI活用の今後について学習する

人工知能（AI)の基本、仕事やビジネスへの活用事例、AI活用の今後について説明できる


未来IT図解　これからのAIビジネス（エムディエヌコーポレーション）いちばんやさしいAI（人工知能）超入門（※参考）

人工知能（AI）の基本 AIとビジネス

人工知能（AI）の基本 AIとビジネス

人工知能（AI）の基本人工知能（AI）の歴史

人工知能（AI）の基本機械学習とは何か？


人工知能（AI）の基本人工知能（AI）とは、事例、得意不得意

人工知能（AI）の基本ディープラーニングとは何か？

人工知能（AI）の基本 AIと仕事

人工知能（AI）の基本 AIと仕事

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担当教員

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前期授業の復習継承とポリモーフィズム

試験対策問題演習問題演習

検定試験時間は65分で60題出題、合格ラインは60％です。1問にかけられる時間は約1分、問題文を読んだ後、瞬時に答えを導き出す必要があります。このため、検定試験合格には、何度も問題を解き、問題に慣れる事が重要となります。あいまいな知識では合格できません。問題演習で間違ったところ・理解できなかったところを全て解決し、準備を十分に行ったうえで試験にのぞんでください。

前期授業の復習データ宣言と使用

前期授業の復習演算子と分岐文


前期授業の復習 Java言語のプログラムの流れ

前期授業の復習ループ文

前期授業の復習オブジェクト指向コンセプト

前期授業の復習クラス定義とオブジェクトの生成、使用

1年・後期


Java資格対策畠山　晶子




試験

日々の小テスト・授業中の取り組み姿勢・検定試験で評価する

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

この科目は、Oracle　Certified　Java　Programmer、Bronze　SE7／8資格試験の合格を目指します。本学科で主として実施しているJava言語の知識を整理・定着させるために実施します。

Oracle　Certified　Java　Programmer、Bronze　SE7／8資格試験の合格。■試験の内容■、Java言語の初学者を対象とした試験です。


スッキリわかるJava入門　第2版、徹底攻略Java　SE7／8Bronze問題集［1Z0－814］対応







まとめまとめ

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(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

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回数

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問題演習模擬問題演習







1年・後期


Python3資格対策千葉　一俊



試験

その他に関して：　Python 3 エンジニア認定基礎試験の受験結果で評価します。

レポート

小テスト

提出物

その他

演習

Python 3 エンジニア認定基礎試験（文法基礎を問う試験）の試験対策講義と問題演習

Python 3 エンジニア認定基礎試験の合格


Ｐｙｔｈｏｎチュートリアル第3版　※参考教材



Python 3 エンジニア認定基礎試験はＣＢＴ方式試験です。外部での受験となります。

Ｐｙｔｈｏｎの復習エラーと例外・クラス

Ｐｙｔｈｏｎの復習標準ライブラリ


Ｐｙｔｈｏｎの復習制御構造ツール、データ構造、モジュール、入出力

Ｐｙｔｈｏｎの復習仮想環境とパッケージ、その他



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回数

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プレゼンテーション第2回総評

プレゼンテーション第2回発表前準備

プレゼンテーション第2回発表②（チームプレゼンテーション）

プレゼンテーション第2回発表②（チームプレゼンテーション）

プレゼンテーション第2回プレゼンテーション資料を作る（チームプレゼン）



1年・前期


プレゼンテーション菅野　崇行



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

相手に情報を伝えることは日常生活の中で必要不可欠なことです。この情報伝達をわかりやすく、より伝わりやすいように工夫すること、また相手を説得することは、なかなか難しいことです。「プレゼンテーション演習」では、必要な情報をわかりやすく相手に伝えるためのさまざまな手法と、準備・企画から発表までの一連の流れを学習します。

「プレゼンテーション」は、様々な場面で行われており、この能力を持つ人材を企業では必要としています。この演習を通じてプレゼンテーション技法を身につけて、今後の仕事や日常で活用できることを目標とします。


30時間でマスタープレゼンテーション+PowerPoint2016（実教出版）

プレゼンテーション第1回発表①（自己紹介プレゼンテーション）


上手に発表できることよりも、どうすればより良い発表ができるのかを常に意識し、前向きに取り組む姿勢を高く評価していきたいと思います。

ツールを使いこなすツールの操作（PowerPointに慣れよう）

ツールを使いこなすツールの操作（PowerPointに慣れよう）


プレゼンテーションをなぜするかプレゼンテーションについて（概略）

プレゼンテーション第1回プレゼンテーション資料を作る（自己紹介）①ストーリー構成を考える

プレゼンテーション第1回プレゼンテーション資料を作る（自己紹介）②必要な情報の収集

プレゼンテーション第1回プレゼンテーション資料を作る（自己紹介）③作り込み

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授業開始準備学生便覧・シラバスの説明


授業開始準備貸与コンピュータセッティング



授業開始準備ライフデザインナビ1　自己発見検査の実施




1年・前期


学科基礎学習畠山　晶子




試験

授業への取り組み姿勢で評価します。

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

各学科における、授業前学習を行う。

本科目終了後から始まる各授業に対して、スムーズに取り組むための準備を終了する事


授業開始準備 e－ラーニングの説明

授業開始準備各種書類の配布・記入




授業開始準備 e－ラーニングの説明


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提出書類対策履歴書・エントリーシート作成


企業を知る・業界を知る・挨拶等の基本動作企業研究、就職サイトへの登録、挨拶、入退室等基本動作







1年・後期


キャリアデザイン畠山　晶子




試験


レポート

小テスト

提出物

その他

講義

次年度から始まる就職活動へ向けた準備を行う。

企業研究、応募書類作成、面接対策を理解する


最新最強のCAB・GAB超速解法（’20年版）

面接対策自己PR作成、面接試験対策







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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


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回数

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授業・イベント・就職等に合わせた様々な取り組みを実施他の定例授業で補えない事項を実施する









1年・通年


学科総合学習Ⅰ 畠山　晶子




試験


レポート

小テスト

提出物

その他

演習

学内・学外イベントの説明や準備、連絡事項の伝達、ビジネススキルなど学科の通常授業外に関わること全般を学習する。

学校生活全般に関わる内容を理解し、身につけることを目標とする。











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2019年度 吉田 学園情報ビジネ ス専門 校 AIシ テム 科2019年度 吉田 学園情報ビジネ ス専門 校 aiシ テム 科 担当教員 (実務経験） 有 無 対象年次・学期

2019年度吉田学園情報ビジネス専門校 AIシテム科2019年度吉田学園情報ビジネス専門校 aiシテム科担当教員 (実務経験）有無対象年次・学期