橋本洋志 担当授業 ,産業技術大学院大学,AIIT (Advanced Institute of Industrial Technology, Japan)
データサイエンス特論(1Q)
データから価値ある情報を見出し,仮説発見,仮説検証が行える資質を身に付ける。このため、様々なデータの収集、可視化、解析、マイニング、評価、処理,加工などの手法に関する知識とスキルを学ぶ。このため、統計学,パターン認識,コンピュータ科学,システム制御工学、信号処理(画像含む)などの観点から学ぶ。Pythonライブラリー,OpenCV, R(統計解析ソフトウェア)にも触れる。
データセット集 https://sites.google.com/site/datasciencehiro/datasets
シミュレーション特論(1Q)
自然科学や工学モデル、確率モデル、ランダムウォーク、フラクタル、株価予測、在庫管理などのシミュレーション評価を学ぶ
システムインテグレーション特論(3Q) (クリック−> 授業の進め方
複雑なシステムのシステムインテグレーション技術として、その構成要素技術(センサ,アクチュエータ,筐体など)の見方、評価、IoTにおけるセンシング技術による見える化,インテグレーションのプロセス,さらにシステム運用における人間の失敗学、人間工学などを学ぶ。
サービス工学特論(4Q)
現在のサービスの定義は「顧客との価値共創」である。価値とは満足,安心,非日常的な驚きや発見,感動と感心など,心理的作用素を得ることが第一義である。この価値を産み出すために,おもてなしや気遣いは手段である。この価値創出のメカニズムの原理を行動心理,経済,認知科学の観点から説明する。さらに人間の行動や心理を工学的に測定し,それをいかにフィードバックすることで,価値創出,サービスリカバリーが行えるか,工学的観点から述べる。(注意:科学よりも工学の方が幅広いジャンルを扱い,かつ,現場への有用性が高いため,サービス「工学」と称している)


Python (幾つかの授業で用います):開発環境(エディタ、実行)の説明 https://sites.google.com/site/datasciencehiro/python-kai-fa-huan-jing

授業コンテンツは、授業中に配信されます。本学生は、全ての授業をビデオで復習することができます。
授業の補助コンテンツを次のサイトに掲載しています。
橋本スクール用: https://sites.google.com/site/qiaobensukuruyong/
備考: