開講場所：杉本キャンパス
提供：大阪市立大学
講師：瀧澤　重志
開講日時：2021年6月2日 ~
受講対象者：院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法：演習課題（20*3＝60%）+最終レポート（40%）
受講生へのコメント：統計学の基礎と基本的なパソコン操作（Windows）の知識があることが望ましい．
演習では機械学習のフリーソフトWekaを使用する予定．

杉本キャンパス 学術情報総合センター 情報教育実習室9Dで実施する。

（科目の主題）
AIやビッグデータといったキーワードが定着しつつあり，様々な産業でデジタルトランスフォーメーションが進行中である．新型コロナウィルスの感染拡大により，こうした傾向はますます加速しているようにも見受けられる．
このように変革しつつある社会では，分野を問わずデータや情報を扱うスキルが基礎的能力として必要になる．このスキルは，プログラミング，数理・情報モデル，データサイエンスなどに分解できる．
本科目ではこれらのスキルの中で，データサイエンスの主要なトピックである機械学習について，初学者向けの講義と演習を行う．

（授業の到達目標）
・機械学習の代表的なタスクやアルゴリズムを理解し，統計・情報・数理的な思考になじむこと．
・関連する演習を行い，研究や実務に役立つ分析技術の体得を目指す．

（授業内容・授業計画）
第1回　機械学習の概説
第2回　教師あり学習：分類モデル
第3回　分類モデルの演習課題
第4回　教師なし学習1：相関ルール
第5回　相関ルールの演習課題
第6回　教師なし学習2：クラスタリング
第7回　クラスタリングの演習課題

(事前学習・事後学習)
事前学習：事前配布資料の確認
事後学習：演習課題の完成