時間割コード
Registration Code		0012401
科目区分
Course Category		基礎セミナー
First Year Seminar
科目名　【日本語】
Course Title		基礎セミナー
科目名　【英語】
Course Title		First Year Seminar
使用言語
Language Used in the Course
テーマ（基礎セミナーのみ）
Theme of First Year Seminar(First Year Seminar Only)
機械学習の基礎
担当教員　【日本語】
Instructor		足立　吉隆 ○
担当教員　【英語】
Instructor		ADACHI Yoshitaka ○
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		Ⅰ 火曜日 ４時限
I Tue 4


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course [JPN]
本授業科目は，初年次生を大学教育へ導入し，自立した学習能力を身につけるとともに，文・理に共通した基礎的学力や技能を養うために，多面的な知的トレーニングによって，コモンベーシックとしての読み，書き，話す能力のかん養を図るとともに，真理探究の方法と面白さを学ぶことが目的である。
本講義では、近年その重要性が各分野で認識されているデータサイエンスの要点を理解することを狙い敏、各種データ処理についてエクセルによる超基礎から機械学習まで学ぶ機会を提供する。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course [ENG]
This class is provided by multifaceted intellectual training in order to introduce first-year students into university education, acquire independent learning abilities, and cultivate basic academic abilities and skills common to both writing and science. The purpose is to improve reading, writing, and speaking abilities as a common basic, and to learn the method and fun of truth-seeking.
This lecture aims to understand the main points of data science, whose importance has been recognized in each field in recent years, and provides an opportunity to learn various data processing from super-basic to machine learning by Excel.
授業の達成目標　【日本語】
Objectives of the Course [JPN]
出席、レポートを総合的に評価し、以下の基準で評価する。
A：90%以上、B:80%以上、C:70%以上、D:60%以上、F:60%未満（不合格）
授業の達成目標　【英語】
Objectives of the Course [ENG]
Attendance and reports will be evaluated comprehensively and evaluated according to the following criteria.
A: 90% or more, B: 80% or more, C: 70% or more, D: 60% or more, F: less than 60% (failed)
教科書
Textbook
必要に応じて授業で示す。
課外学修等
Study Load (Self-directed Learning Outside Course Hours)
適時レポート化課題を出し、インターネットで探索してまとめる課題を課す
注意事項
Notice for Students
新型コロナウィルスの状況によっては、本講義はteamsを使ったオンラインで行う可能性がある。
本授業に関するWebページ
Reference website for this Course
担当教員からのメッセージ
Message from the Instructor
Courses designed to develop students' capabilities in the basic disciplines of reading, writing, and speaking through wide-ranging intellectual training and to help students learn both how to pursue truth and how interesting such an activity can be.

各分野で今後人材育成が切望されているデータサイエンスの基礎を学ぶ絶好の機会です。実習も行い、機械学習を実感する機会を提供したいと思います。
実務経験のある教員等による授業科目（大学等における修学の支援に関する法律施行規則に基づくもの）
Courses taught by Instructors with practical experience
授業開講形態等
Lecture format, etc.
https://office.ilas.nagoya-u.ac.jp/2022-spring-course-time-table/