この科目ではAI（Artificial Intelligence）に関する、基本的機能や活用例を、アクティブラーニングをとおして体験し、最先端技術について、さまざまな基本的実例を通して学ぶ。AI基礎においては、サイエンス?テクノロジーの新しいパラダイムに対応できる素地を涵養するため、AIの歴史、AI独自の画像認識、文章カテゴリー化と自然言語処理、対話型音声識別などの基本的内容を理解し、基本的操作ができるようになる。さらに、機械学習（深層学習）に必要な初等的なデータ構成ができるようになる。
行動目標●AIの画像識別の基本例を理解でき、基本的操作を行うことができる。AIの自然言語処理の基本例を理解でき、基本的操作を行うことができる。AIの対話型音声識別機能の基本例を理解でき、基本的操作を行うことができる。機械学習に必要な、基礎的データ構造を理解し、基本的なデータを構成できる。AIの歴史を理解し、AIに関わる法令を遵守し、AI倫理を尊重する態度を身につけることができる。毎回の授業に出席し,与えられた課題に取り組み、授業内容の理解に努めることができる。

超スマート社会Society 5.0を実現するためにはデータの活用が不可欠であり、データサイエンスの素養を身に着けることは今後の必須となる。本講義では、データサイエンスの非常に大きな部分を占めるデータ解析に関して、最も基本的な手法である1）データ集計の各種の手法　および　2）回帰分析　の二つを、講義と演習を通じて身に着けることを目指す。講義と演習を通じて、データ集計と回帰分析を理解して実践できるようになり、実際のデータ活用を行えるようになることが目標である。
行動目標●与えられたデータ集合について、層別集計やクロス集計ができ、適切なグラフ描画を行うことができる。与えられた多変量データに対して、相関係数を求めて、その意味を説明できる。与えられた多変量データに対して、重回帰分析を行うことができる。与えられた多変量データに対して、適切な回帰モデルを作成して、予測ができる。データサイエンスに関係する法令を遵守し、倫理を尊重する態度を身につけることができる。毎回の授業に出席し、与えられた課題に取り組み、授業内容の理解に努めることができる。

本科目は、知識や技能を集約して問題を発見し解決する力を養うプロジェクトデザイン(PD)科目群の1つであり、実社会における様々な問題に取り組むためのスキルや考え方を学ぶことを目的とする。PD入門では、各学生が所属する学科の特徴的な対象や現象を実験テーマとして、現象に関わるデータを収集→整理→分析→仮説→視覚化→報告に要する「データ取り扱いスキル」の基本を学習する。さらに、学習した実験知識?技能を活用し、問題発見から解決にいたるプロセスおよびデータサイエンスに基づく検証活動の基本スキルを学習する。
行動目標●問題発見から解決にいたるプロセスの活動を進めることができる。データサイエンスに基づき、対象や現象を定量的あるいは定性的に表すことができる。対象や現象の特徴?特性?法則性を捉えることができる。獲得した情報を第三者に分かりやすく伝えることができる。検証活動を円滑に進めるための様々な基本スキルを活用できる学科で学ぶ技術分野と技術者像を思い描くことができる。

本科目は、知識や技能を集約して問題を発見し解決する力を養うプロジェクトデザイン科目群の1つであり、実社会における様々な問題に取り組むためのスキルや考え方を学ぶことを目的とする。その基本的なプロセスは、実生活や実社会の中に存在する問題に気付き、データに基づいて現状を把握し、原因を分析したうえで、解決策を見出し、第三者にわかりやすく伝えるものである。自身が当事者もしくは関係者となる身近な問題の解決に向けてチームで取り組み、論理的な思考に基づいた問題解決を行う。
行動目標●データや事実に基づく論理的な評価と意思決定ができる。プロジェクト活動(仕事)を進めるために必要な情報を収集できる。個々の知識を集約して問題解決に活用できる。解が多様な実社会に存在する問題に気付き、創造的に解決策を見出すことができる。チーム(組織)で効率的に有効なプロジェクト活動(仕事)を進めることができる。自己の能力を客観的に評価しようとする姿勢を示すことができる。

本科目では、専門分野?国籍?文化的背景の異なる者が、共通の目的達成に向けて協働し、現実社会における問題発見?解決に取り組む。活動では論理的な思考に基づき現実社会の問題を発見し、制約条件下における解決案を創出する。また、創出した解決案をプロトタイプ（モックアップ）や資料として具現化し、関係者と共に解決案を改善?改良する能力を得る。
行動目標●国籍?文化的背景?第一言語の異なる人々と協働できる。問題発見?解決活動ができる資料やモックアップなど多様な表現方法を用い、活動の成果を他者と共有できるチームの一員として、問題発見?解決活動へ貢献できる協働活動(個別プログラム)の内容を理解し、自身の役割を把握できる。

パーソナルコンピューター(パソコン)の仕組みとその能力?可能性を理解する。その上でパソコンを教育?研究?技術開発など、学生として、また社会人となって、活用するための基礎的能力を修得する。特に、文書作成やプレゼンテーション資料作成の伝える力を修得する。
行動目標●パーソナルコンピューターの基礎知識を修得し、ノートパソコンの特徴と利用方法を理解する。Windowsの基礎知識を修得し、WindowsとWindows上で動作するアプリケーションを利用することができる。ソフトウェアのインストール方法を修得し、パソコンを本学の学業において利用可能な状態にすることができる。ウイルス感染の仕組みを理解し、コンピューターウイルスから各自のパソコンを防衛することができる。ネットワークの設定方法を修得し、Web上のマナーを理解して、学内ネットワーク?学内外のWebページを活用できる。オフィスソフトの操作方法を修得し、効果的な文書?プレゼンテーション資料を作成できる。

データの取扱いの基本を学ぶ。本科目では、データ取扱いの入門ツールである表計算ソフトExcelの基本操作を学ぶ。そして、Excelを使用して、実験データやアンケートデータの集計?分析など、データの取扱いスキルを学ぶ。また、Excelを使用して、社会の実際のデータ（オープンデータ）を可視化することにより、データがもつ意味を理解し、データを集計?分析する力を身につける。
行動目標●データ取扱いの入門ツールである表計算ソフトExcelの基本操作を行うことができる。Excelを使用して、実験データの集計?分析を行うことができる。Excelを使用して、アンケートデータの集計?分析を行うことができる。Excelを使用して、オープンデータの集計?分析を行うことができる。