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enPiT everi 社会人向け「人工知能・ロボット・IoT」に関する短期講義・演習プログラム

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科目一覧

データマイニングの基礎

  • 応用
  • 講義
         
科目名 データマイニングの基礎
科目名(英名) Introduction to Data Mining
担当講師(氏名・所属) 櫻井保志(熊本大学)
分類 選択
授業形態 講義

VOD

任意の時間にパソコンからインターネット接続にて(自宅や職場などから)受講します。
時数 8コマ
時間数(コマ数✕1.5) 12時間
授業の概要 ビッグデータは、車両・交通システムやIoTに代表される各種センサネットワーク、スマート工場における品質モニタリング、Webサービスにおけるユーザのアクティビティ等、様々なドメインで大量に発生し続けている。本講義では、そのような様々なビッグデータの中から重要な情報を効率的に抽出し、現象を理解するためのデータマイニング技術を学習する。特に、探索と分類、モデル学習のための基礎技術とその応用について理解する。またその他、ビッグデータ解析のための最新の技術、アルゴリズムについて学ぶ。
到達目標 -データ解析の基礎知識を修得する。
-データマイニングの理論やアルゴリズムに関する知識を修得する。
-レポート課題での実験を通して、データ解析結果の考察ができるようになる。
履修上の注意
(準備学習・前提知識)
統計に関する基礎を習ったことがあると良い。
授業計画・内容 前半は、データマイニングの基礎となる部分について学び、後半でその応用となる技術について学ぶ。
 1. データマイニングの概要
 2. インデックスと探索処理
 3. クラスタリング
 4. 特異値分解
 5. 特徴抽出とモデル推定
 6. 時系列データの回帰分析、周波数解析
 7. 時系列予測
 8. データマイニング技術の応用
事前・事後学習の内容 学習の効率を高めるために、予め提供された教材を予習してきてください。(60分)
成績評価の方法 課題提出(2回)100%
教科書・参考書等 授業中に必要な資料を配布します。
キーワード データマイニング、検索、学習、解析