データサイエンス基礎から応用PR用1分動画

データサイエンス（ライフ）サイクル（国際ガイドラインに準拠）に沿い、データサイエンススキルに基づいて社会課題解決と価値創造に至るプロセス（データストーリー）の基本を具体的に解説する。これによって、データサイエンスの社会における役割と共に、基本的な概念を理解する。

AIの進化の歴史を振り返りながら、どのように実社会に応用されてきたのかを解説する。また、マルチメディア・データサイエンスの基礎技術と共にAIの実社会応用に向けた高度化について解説する。これによって、AIが新たな価値創出を実現していることを理解する。

AI技術を利用した例を示しながら、認識精度の向上、説明性の高いAIについて解説する。さらに、AIの持続的高度化につながる人間センシングについて触れ、AIと人間の協働するための試みを紹介する。これらによって、AIに対する正しいイメージを持てるようになる。

ビッグデータの利活用を念頭に、データの蓄積と品質について解説する。また、データ間の関連を定義することと、匿名化というトレードオフについても解説する。これらの解説によって、データガバナンス、倫理、セキュリティについて理解する。

データを集めるためのアンケートの設計、調査、分析技術を紹介する。これによって、データ分析のためのデータ収集の方法における注意事項を説明できるようになる。

企業で活用が進むデータサイエンスの技術の一つであるデータマイニングを紹介する。また、データマイニングの活用事例として、機械の故障診断などを紹介する。これによって、データマイニングの諸課題を説明できるようになる。

分析する対象領域をモデリングすることで、AIを用いたシミュレーションが行われている。ここでは、合成人工プロジェクトの概要を紹介すると共に、プラントの事故予知に適用した事例を示すことで、シミュレーションの有効性を説明できるようになる。

自動車制御、自動運転におけるデータ収集と解析事例、IoTとセンサー技術、センサーネットワークを紹介する。これによって、自動運転におけるデータサイエンスの利活用を説明できるようになる。