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シラバス

AIシステム科 2023年度入学生

科目名 クラウドコンピューティング 作成日 2023/03/13
区分 必修 講義
開催時期 2年次 後期
講義・演習駒数/週 1駒
実習・実験駒数/週 0駒
合計駒数/週 1駒
総時間数 30時間
総単位数 2単位
企業連携
授業の目的 クラウドサービスを利用したWebアプリケーションの環境構築、AIサービスを利用したAIアプリケーション、機械学習モデルの構築が出来ることを目的とする。
到達目標 クラウドサービスについて説明出来る。 クラウドサービスを利用したAIアプリケーションを実装出来る。

評価項目 ①定期テスト ②小テスト ③レポート ④課題 ⑤作品 ⑥ポートフォリオ ⑦成果発表 ⑧その他
割合 40% 10% 50%  %  %  %  %  %
評価基準
①クラウドコンピューティングについて説明で出来ること。 ②クラウドサービスを利用したAIアプリケーションの開発が出来ること。
※上記に示した評価項目の割合(%)を基準に、総合評価点を算出して成績評価を行う。
※出席率が80%未満の場合は、評価対象としない。

担当教員 宇山 亮
テキスト・参考文献 オリジナルテキスト
実務経験有無  
システムエンジニア・プログラマとして、クラウドサービスを利用したWebシステム開発に従事した実務経験がある。その経験から取得した知識とスキルを活かして、本科目に対する職業実践的な教育を行う。  
関連科目 機械学習Ⅲ、人工知能特論、エッジコンピューティングⅡ、卒業研究   履修前提   

授業計画

回数 学習目標 学習項目
1 クラウドコンピューティングの概要について説明出来る。   クラウドコンピューティングの概要について学習する。  
【理解度確認】 小テスト
2 クラウドコンピューティングの実装モデル、サービスモデル、クラウドコンピューティングを支える技術の概要について説明出来る。  クラウドコンピューティングの実装モデルの概要と特徴、サービスモデルの種類と特徴、クラウドコンピューティングを支える技術について学習する。 
【理解度確認】 小テスト
3 Microsoft Azureの概要について説明出来る。   Microsoft Azureの概要を学習する。Microsoft Azureのアカウントを取得する。 
【理解度確認】小テスト、レポート
4 Microsoft Azureの仮想マシンサービスについて説明出来る。   Microsoft Azureの仮想マシンサービスについて学習する。 
【理解度確認】レポート
5 Microsoft Azureのストレージサービスについて説明出来る。   Microsoft Azureのストレージサービスについて学習する。 
【理解度確認】レポート
6 Microsoft AzureのWebアプリケーションサービスについて説明出来る。   Microsoft Azureのデータベースサービスを利用したWebアプリケーションについて学習する。  
【理解度確認】レポート
7 Microsoft AzureのWebアプリケーションサービスについて説明出来る。  Microsoft Azureのデータベースサービスを利用したWebアプリケーションについて学習する。 
【理解度確認】レポート
8 Microsoft AzureのCognitive Servicesについて説明出来る。  Microsoft AzureのCoginitive Servicesについて学習する。  
【理解度確認】レポート
9 Azure Applied AI Servicesの概要について説明出来る。   Azure Applied AI Servicesについて学習する。  
【理解度確認】レポート
10 Azure Applied AI Servicesの概要について説明出来る。  Azure Applied AI Servicesについて学習する。 
【理解度確認】レポート
11 Azure Machine Learningの概要を説明出来る。   Azure Machine Learningの概要について学習する。  
【理解度確認】レポート
12 Azure Machine Learningを利用して回帰モデルを実装出来る。  Azure Machine Learningを利用して回帰モデルの作成方法を学習する。 
【理解度確認】レポート
13 Azure Machine Learningを利用して分類モデルを実装出来る。  Azure Machine Learningを利用して分類モデルの作成方法を学習する。 
【理解度確認】レポート
14 Azure Machine Learningを利用して作成した学習モデルを利用したWebアプリケーションを実装出来る。  Azure Machine Learningを利用して作成した学習モデルをWebAPIとして利用する方法を学習する。 
【理解度確認】レポート
15 これまでに学習した内容を復習し、理解を確実なものにする。  これまでに学習した内容の理解を確実にするため、総合演習を行う。  
【理解度確認】総合テスト