小沢　誠 (オザワ　マコト,OZAWA Makoto)

基本情報	研究分野	研究業績	教育業績	運営業績	社会貢献業績

担当科目
No.	授業科目名	年度	授業概要
1	線型代数学入門	2024年度	数学の基礎分野の一つである線形代数学の入門的事項を学ぶ。
2	新入生セミナー	2024年度	高度な専門に触れることになる大学においては、高等学校等におけるよりも更に「自立的」で「主体的」な学習態度が要求されます。問題意識をもって世界に向き合う中で、高い情報活用能力を駆使してテーマや課題を自ら探し出し、必要な資料や文献等の調査を行い、研究・学修倫理を遵守したレポートや発表によって自分の考えを他者に的確に伝え、他者の意見に真摯に耳を傾けること――専門分野を問わず、これが「自立的」で「主体的」な学習の道筋です。本科目はこうした学習のための入り口であり、次の4点を共通の指針としています。①駒澤大学において、誇りある大学生としての自覚を養う。②情報活用能力を高め、研究・学修倫理を理解し、学びの態度を「学習」から「学問」へと深化させる。③他者との交流を通じて自己を磨く。④たえず流動する社会のなかで自己を方向づけ、位置づける。
3	数学の基礎	2024年度	人工知能で使われる数学を学びます。これには、基本的な関数、微分、線形代数、確率・統計などが含まれます。また、線形回帰モデル、自然言語処理、DNN（ディープニューラルネットワーク）にも挑戦します。本科目はデータサイエンス・AI教育プログラムのリテラシーレベル科目の一つです。
4	数学の基礎	2024年度	人工知能で使われる数学を学びます。これには、基本的な関数、微分、線形代数、確率・統計などが含まれます。また、線形回帰モデル、自然言語処理、DNN（ディープニューラルネットワーク）にも挑戦します。本科目はデータサイエンス・AI教育プログラムのリテラシーレベル科目の一つです。
5	微分積分学入門	2024年度	数学の基礎分野の一つである微分積分学の入門的事項を学ぶ。
6	微分積分学発展	2024年度	数学の基礎分野の一つである微分積分学の入門的事項を学ぶ。
7	線型代数学発展	2024年度	数学の基礎分野の一つである線形代数学の入門的事項を学ぶ。
8	確率・統計学入門	2024年度	数学の応用分野の一つである統計学の入門的事項を学ぶ。本科目はデータサイエンス・AI教育プログラムのリテラシーレベル科目の一つです。
9	確率・統計学発展	2024年度	数学の応用分野の一つである統計学の入門的事項を学ぶ。本科目はデータサイエンス・AI教育プログラムのリテラシーレベル科目の一つです。
10	確率・統計学入門	2024年度	数学の応用分野の一つである統計学の入門的事項を学ぶ。本科目はデータサイエンス・AI教育プログラムのリテラシーレベル科目の一つです。
11	確率・統計学発展	2024年度	数学の応用分野の一つである統計学の入門的事項を学ぶ。本科目はデータサイエンス・AI教育プログラムのリテラシーレベル科目の一つです。