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年度 2023年度 開講部局 AI・データイノベーション教育研究センター
講義コード 8J010001 科目区分 専門教育科目
授業科目名 数学基礎
授業科目名
(フリガナ)
スウガクキソ
英文授業科目名 Basic mathematics
担当教員名 若木 宏文,小田 凌也
担当教員名
(フリガナ)
ワカキ ヒロフミ,オダ リョウヤ
開講キャンパス 東広島 開設期 2年次生   前期   集中
曜日・時限・講義室 (集) 集中:オンライン
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心 
単位 1.0 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 2 : 初級レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 01 : 数学・統計学
対象学生 全学部2年次生以上
授業のキーワード ベクトル・行列の演算、1変数関数の微積分、偏微分、順列、組み合わせ、確率 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
(学部生対象科目のみ)
AI・データサイエンス応用基礎特定プログラムの選択必修科目です. 
到達度評価
の評価項目
(学部生対象科目のみ)
 
授業の目標・概要等 データサイエンスに必要な数学及び統計学の基礎的な知識・技術について学ぶ. 
授業計画 第1回:ベクトルと行列, ベクトルの演算
第2回:行列の演算
第3回:様々な関数
第4回:1変数関数の微分
第5回:1変数関数の積分
第6回:2変数関数の偏微分
第7回:集合, 順列と組み合わせ
第8回:確率 
教科書・参考書等 特に指定しない 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】 Moodle 及び Microsoft Stream を利用して授業動画を視聴します. 視聴の際には Microsoft Teams でチーム参加が必要です (詳細は後日もみじの授業掲示板で案内します). 
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
毎回の配布スライド, 講義動画で復習を行ってください. 
履修上の注意
受講条件等
履修に際しては、 AI・データサイエンス応用基礎特定プログラム履修表の注意事項を確認してください. 
成績評価の基準等 各回の授業で実施する小テストの結果を,100点満点に換算して評価します. 
実務経験  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
 
メッセージ 授業動画の視聴方法などの詳細はもみじの授業掲示板に後日記載します. 
その他 動画などの授業資料の掲載日時(予定):
第1回:6/8, 第2回:6/15, 第3回:6/22, 第4回:6/29, 第5回:7/6, 第6回:7/13, 第7回:7/20, 第8回:7/27 (8回全て 8:30 に掲載予定) 
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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