人工知能の経済?経営への応用
| 担当教員池田 欽一 | 所属経営情報学科 | 専門分野複雑系経済学 |
ゼミの内容
人工知能（AI）の一手法であるディープラーニングの経済?経営への応用をテーマとして学びます。AI基礎を学び、データ分析もしますので、プログラミングの基礎も勉強します。
AIによる分析やプログラミング言語が使える人材の需要は様々な業種で高いですが、特にICT系企業に興味がある人に向いていると思います。
なお、AI分野では、囲碁のプログラムがプロ棋士に勝利したことが話題となったり、自動運転車への応用なども進んでいます。
ゼミ生はこんなことができるようになる！
主に人工知能などによるデータ分析の基礎知識、プログラミング能力を身につけ、実際のデータへの応用ができるようになることが目標です。
ゼミ生 (OG?OB) の内定先
最近はICT系が多いです。その他、銀行、証券会社、商社、メーカーなど。
ゼミ生の声
株に興味があれば楽しい。株以外にも学生のやりたいことを優先してくれるので良いです。
このゼミを目指す人の推奨履修モデル
- 1年：情報科学入門、プログラミングⅠ、統計学Ⅰ、経営統計
- 2年：プログラミングⅡ、Webプログラミング、統計学Ⅱ
- 3～4年：企業データ分析、情報会計
ゼミの活動内容
- 3年：人工知能、プログラミングについての基礎知識、データ分析の初歩を身につける。
- 4年前半：データ分析応用を学ぶとともに、各自のテーマへの応用を考える。
- 4年後半：各自のテーマについて研究を進め、卒業研究としてまとめる。
（年度により多少違いがあります。）
ゼミで使用している「テキスト」や「おススメ本（漫画も含む）」
- 岡谷貴之著、講談社「深層学習」
- 斎藤康毅著、オライリージャパン「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
- Francois Chollet著、マイナビ出版「PythonとKerasによるディープラーニング」
ゼミ指導教員の担当授業
- 情報科学入門（1年必修科目）
情報科学、特にプログラミングの考え方について学ぶ講義です。なぜ情報科目を学ぶのか、何ができるようになるのかを知ることも目的です。 - データベース（2年以上選択科目）
データを効率的に管理するためのシステムであるデータベースの基礎、および設計技術を学ぶ科目です。データベースソフトの使い方の基本についても学びます。 - Webプログラミング（2年以上選択科目）
インターネット検索や掲示板など、Webページを見ているユーザが入力したことに対して何らかの応答があるWebページの仕組みと作成方法を学びます。