Course Name Year Term Period Faculty / Graduate School All Instructors Credits
50401:[2025 Fall]Information Technology Management (P) 2025 Fall Fri2 College　Of　Policy　Science MORI TAKATOMO 2

Campus

OIC

Class Venue

AS267

Language

Japanese

Course Outline and Method

現在、インターネットや人工知能・IoT(Internet of Things)など様々な情報技術・情報通信技術が社会基盤を構成する重要な要素のひとつとなっている。また、データサイエンスやEBPM(Evidence Based Policy Making)などが注目され、情報技術・情報通信技術を活用する能力の重要性が高まってきている。
本講義では、これらの情報技術・情報通信技術を活用するための基礎知識について、データ分析において重要なデータの可視化を切り口とするGoogle Colaboratoryでのプログラミング言語Pythonを用いた実習を含め、解説を行う。本講議を受講することによって、情報技術・情報通信技術の単なる利用者から情報技術・情報通信技術を効果的に活用できる知識・能力を習得することを目指す。

Student Attainment Objectives

(1)情報技術・情報通信技術を用いたシステムに関する知識の獲得する。
(2)情報技術・情報通信技術に関する企画や立案を行うための基礎知識を獲得する。

Recommended Preparatory Course

プログラミング、政策情報処理、分析技法入門、情報科学入門、統計学、データ分析

Course Schedule

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors) Theme
Keyword, References and Supplementary Information
1

導入

データ可視化、開発環境、Google Colaboratory、Python、クラウドサービス
【＋R授業】https://forms.office.com/r/DQRBNGS7CV（詳細はmanaba+Rを参照）

2〜3

Python基礎

Numpyの基礎、Matplotlibの基礎、乱数（Numpy.random）、モンテカルロ法、Pandasの基礎

4〜7

機械学習基礎(1)

Scikit-learnの基礎、教師あり学習（分類）、SVM、Iris（あやめ）データ、MNISTデータ

8〜13

機械学習基礎(2)

TensorFlow/Kerasの基礎、ニューラルネットワーク（MLP、CNN）、過学習、ドロップアウト、学習済みモデル、MobileNet

14

総括

機械学習（SVM、MLP、CNN）

Class Format

対面授業14回

なお、情報教室での講義を予定しているが、受講登録者数が教室定員数を超えた場合、一般教室において、各自が持参する（ノート型）PCでの実習となる場合がある。
また、第1回講義については、その時点の登録状況によって、メディア授業（Zoom）とする場合があることに留意すること（その場合は、manaba+Rのコースニュースにて周知）。

Recommendations for Private Study

各回の授業内容が、前回までの授業内容を理解していることを前提とする、積み上げ形式であるので、各回の講義内容が不十分な理解状況のまま放置しないように注意すること。

Grade Evaluation Method

Kind Percentage Grading Criteria etc.
Final Examination (Written) 50

受講生の到達目標に対応し、講義した内容について理解しているかどうかを確認する問題を出す。答案の正当性および論理性を重点的に評価する。
Report Examination
(A report to be submitted by the unified deadline)		 0

Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment　
(Evaluation of Everyday Performance in Class)		 50

複数回の課題（小テストやレポートなど）によって授業内容の理解度を確認し、受講生の到達目標に基づきその理解度に応じた評価を行う。

Grade Evaluation Method （Note）

Advice to Students on Study and Research Methods

「事前に履修しておくことが望まれる科目」について、単位取得の有無は問わないが、これらの科目内容（特に、「分析技法入門」「政策情報処理」で学修するデータ分析に関する基礎知識、「プログラミング」で学修するプログラミング言語Pythonに関する基礎知識）を理解していることを前提として講義を進めることに留意しておくこと。

Textbooks

Textbooks （Frequency of Use, Note）

教科書の指示はしない。講義資料をmanaba+R等にてオンライン配布を行う。

Reference Books

Reference Books （Frequency of Use, Note）

Web Pages for Reference

How to Communicate with the Instructor In and Out of Class(Including Instructor Contact Information)

Learning Management System （manaba+R）,Talk with Students,Other (Separate instructions will be provided)

Other Comments

・各自が所有するPCにおいて実習を行う可能性があるが、高性能なPCである必要はなく、普段のレポート作成等を支障なく行えているPCであれば全く問題ない。
・受講登録が未完了となる第１回講義時は、受講生自身がmanaba+Rにおいて本講義コースの早期利用申請を行う必要があることに留意すること

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/