数理データサイエンスAI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの学修内容ごとに、順次公開します

• 変数、代入、繰り返し、場合に応じた処理（１）
  高等学校共通必履修科目「情報Ⅰ」に準拠した演習問題形式で、変数、代入、繰り返し、場合に応じた処理の結果を解答します

• 変数、代入、繰り返し、場合に応じた処理（２）
  Google Turtleを動かしながら、視覚的に繰り返した場合応じた処理を捉えます

• トレンド、周期、ノイズ（１）

数理データサイエンスAIコンソーシアムのホームページから卸売り高データ、東京最高気温データ、日経225株価データをダウンロードして、時系列データ解析をします

• トレンド、周期、ノイズ（２）

厚生労働省のホームページから新型コロナ感染者数の時系列データをダウンロードして、トレンド成分と短期的振動成分に分離して、時系列データ解析をします

• 形態素解析、単語分析、ワードクラウド

Wikipediaのページからテキストを抽出して、形態素解析、単語分析、ワードクラウド作成等のテキスト解析をします

• n-gram、共起ネットワーク（１）

Wikipediaのページからテキストを抽出して、n-gramの計算をして、共起ネットワークを描きます

• n-gram、共起ネットワーク（２）

青空文庫からテキストを抽出して、n-gramの計算をして、共起ネットワークを描きます

• 文書間類似度

ライブドアニュースコーパスからテキストを抽出して、ニュースどうしの文書間類似度を計算します

• 文章生成

ライブドアニュースコーパスからテキストを抽出して、マルコフ連鎖による文章作成をします 

北海道医療大学　情報センター・情報推進課

お問い合わせ先：情報推進課　ips(at)hoku-iryo-u.ac.jp