第1回 |
内容
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製品経済学の授業概要 企業活動の基本、企業の経営管理、分析ツール概要
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授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:シラバスを事前に読んでおくこと。 復習:企業活動のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第2回 |
内容
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業務改善の手法、データ分析の種類 IPythonの基本操作とグラフ描画 |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:業務改善の分析手法の資料を事前に読んでおくこと。 復習:業務改善の分析手法のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第3回 |
内容
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企業会計の基礎、財務帳票 (Numyでの計算基礎演習)
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授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:企業会計の基礎の資料を事前に読んでおくこと。 復習:企業会計の基礎のまとめ課題
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授業実施特記 |
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第4回 |
内容
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企業会計の計算問題、在庫管理、原価償却 (Numyでの計算基礎演習) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:在庫管理、原価償却の資料を事前に読んでおくこと。 復習:在庫管理と原価償却のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第5回 |
内容
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マーケティングリサーチ、採算性予測値の問題 (Numyでの計算基礎演習) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:採算性予測値の問題の資料を事前に読んでおくこと。 復習:採算性予測値の問題のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第6回 |
内容
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機械学習のしくみ (機械学習演習:分類問題) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:分類問題の資料を事前に読んでおくこと。 復習:分類問題のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第7回 |
内容
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機械学習のしくみ (機械学習演習:回帰問題) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:回帰問題の資料を事前に読んでおくこと。 復習:回帰問題のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第8回 |
内容
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機械学習のしくみ (機械学習演習:画像の形状判定) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:画像の形状判定の資料を事前に読んでおくこと。 復習:画像の形状判定のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第9回 |
内容
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機械学習のしくみのまとめ(その1) (機械学習演習:IoTセンサデータからのデータを機械学習に適用する) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:センサーデータによる回帰問題(その1)の資料を事前に読んでおくこと。 復習:センサーデータによる回帰問題(その1)のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第10回 |
内容
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機械学習のしくみのまとめ(その2) (機械学習演習:IoTセンサデータからのデータを機械学習に適用する) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:センサーデータによる回帰問題(その2)の資料を事前に読んでおくこと。 復習:センサーデータによる回帰問題(その2)のまとめ課題 |
授業実施特記 |
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第11回 |
内容
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IoTサービスのビジネスモデルの経済性を検討する (ビジネスモデル・ジェネレーション その1) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習「ビジネスキャンパス パターン」の資料を事前に読んでおくこと。 復習:ビジネスキャンパス パターンの課題 |
授業実施特記 |
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第12回 |
内容
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IoTサービスのビジネスモデルの経済性を検討する (ビジネスモデル・ジェネレーション その2) |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習「ビジネスキャンパス デザイン」の資料を事前に読んでおくこと。 復習:ビジネスキャンパス デザインの課題 |
授業実施特記 |
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第13回 |
内容
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IoTサービスと機械学習の製品モデルのモデル事例その1
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授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:モデル事例の資料を事前に読んでおくこと。 復習:モデル事例を経済性を箇条書きで整理して提出する。 |
授業実施特記 |
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第14回 |
内容
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IoTサービスと機械学習の製品モデルのモデル事例その2
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授業時間外における学修(予習・復習等) |
予習:モデル事例の資料を事前に読んでおくこと。 復習:モデル事例を経済性を箇条書きで整理して提出する。 |
授業実施特記 |
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第15回 |
内容
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今までの授業内容の要点、今後の活用と展開について |
授業時間外における学修(予習・復習等) |
特になし |
授業実施特記 |
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