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【情報Ⅱ】はじめに の授業動画です。 高校「情報Ⅰ」の発展科目である「情報Ⅱ」について、基本からひと通り学べる講座をスタート! 情報Ⅱで学べる ...
YouTube-せかチャン - 世界一わかりやすい情報科チャンネル
今回のテーマ
科目の位置づけ
情報Ⅱで学べる内容
IT講師からみたレベル
エンディング
【講師】 京都精華大学 教授 (一社)デジタル人材共創連盟 代表理事 鹿野 利春 ▽スライドはこちら ...
YouTube-文部科学省/mextchannel
対談◇ 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 教授 蓮池 隆 氏 鹿児島県立鶴丸高等学校 情報科 教諭 春日井 優 氏日出学園中学校・高等学校 ...
祝!出版☆情報Ⅰ 共通テスト対策決定版!「情報Ⅰ 大学入学共通テスト対策 会話型テキストと動画でよくわかる」植垣 新一 (著), 稲垣 俊介 (監修)/ ...
YouTube-情報処理技術者試験・高校情報教科対策の突破口ドットコム
オープニング
情報Ⅱのねらいとは
身に付ける資質・能力
情報Ⅱで習う内容
市販の参考書・今後の予定
チャプター 00:00 「情報システムの設計」の振返り00:44 それぞれのシステムの確認 ・00:54 クライアント側の確認 ・02:24 サーバ側の確認02:52 ...
「情報システムの設計」の振返り
それぞれのシステムの確認
クライアント側の確認
サーバ側の確認
単体テストについて
単体テストの実行
サーバ側の単体テスト
クライアント側の単体テスト
単体テストのポイント
まとめ
対談◇ 明星大学 情報学部 情報学科 教授 長 慎也 氏 東京都立小平高等学校 情報科 指導教諭 小松 一智 氏神奈川県立横浜国際高等学校 情報科 教諭 ...
チャプター 00:00 ニューラルネットワークとは01:37 ニューラルネットワークの構成(順伝播:フォワードプロパゲーション) 02:35 ニューラル ...
ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークの構成(順伝播:フォワードプロパゲーション)
ニューラルネットワークの学習での仕組み(誤差逆伝播:バックプロパゲーション)
ファッションアイテムを分類する
学習データを読み込む
データを表示する
データを変換する
学習モデルを作成する
モデルに学習させる
モデルを検証する
実際の洋服を認識させる
洋服を撮影・撮影画像の加工
画像を分類する
ニューラルネットワークの理解を深めるには
【講師】 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 教授 蓮池 隆 氏 ▽スライドはこちらhttps://nttls-edu.jp/joho/online/20240206hasuike.pdf ...
【対談】 東京学芸大学 准教授 登本 洋子 氏静岡大学 情報学部 情報科学科 講師 遠山 紗矢香 氏千代田区立九段中等教育学校 情報科 主幹教諭 須藤 ...
情報と情報技術を活用した問題発見・解決の探究について
情報の教科における探究とは?
チャプター 00:00 分類の自動認識について01:31 分類のアルゴリズム① 「k近傍法」 02:19 分類のアルゴリズム② 「サポートベクタマシン(SVM)」 ...
分類の自動認識について
分類のアルゴリズム① 「k近傍法」
分類のアルゴリズム② 「サポートベクタマシン(SVM)」
分類のアルゴリズム③「決定木」
分類の他のアルゴリズム
分類のモデルの評価
手書きの数字の分類の流れ
モデルを作成・検証する(k近傍法)
誤認識のデータを認識する
手書きの数字を分類する
ペイントを使って手書きの数字を作成する
手書きの数字を読み込む
分類についてさらに学習を深めるには
分類を使った応用について
【講師】 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 教授 蓮池 隆 氏 ▽スライドはこちらhttps://nttls-edu.jp/joho/online/20240205hasuike.pdf ...
チャプター 00:00 クラスタリングとは03:07 統計解析向けプログラミング言語「R」の紹介03:21 使用するデータの準備04:00 「R」による ...
クラスタリングとは
統計解析向けプログラミング言語「R」の紹介
使用するデータの準備
「R」によるクラスタリング
様々な手法があるクラスタリング(補足)
クラスタリングの結果を分析
使用するデータの加工
AVERAGEIF関数
「条件付き書式」で色分け
まとめ <クラスタリングの様々な例
情報Ⅱにおける探究の始め方
情報Ⅱにおける探究の具体例
文化祭の事例
問題発見・解決の探究の意義とは?
探究事例紹介
新しい価値の創造
デザインのとは?歴史
情報デザイン
情報2 教員研修用動画です。 本シリーズは、文部科学省が出した「情報2 教員研修用教材」に沿って作成しております。 動画を見た後でこの教材を見て ...
YouTube-【デジ連】一般社団法人デジタル人材共創連盟
チャプター00:00 重回帰分析を用いた「睡眠時間」の予測するには ・00:16 単回帰分析のふりかえり ・00:36 「x」の値を増やすとより精密な予測が ...
重回帰分析を用いた「睡眠時間」の予測するには
単回帰分析のふりかえり
「x」の値を増やすとより精密な予測ができるのか?(重回帰分析の考え方)
重回帰分析の流れ
予測に必要なデータを収集する
データを整形する
データを読み込む
単回帰分析のモデルを作成する
重回帰分析のモデルを作成する
重回帰分析のモデルで予測する
重回帰分析の係数を読み取るときの注意
質的データを使っての予測(ワンホットンコーディング)
コンピュータの処理能力の歴史
記憶装置やモニタ画面の高性能化・微細化の歴史
インターネット発達の歴史
移動通信サービスの歴史
コンピュータ活用の変化と将来
QRコードの仕組み・超スマート社会【情報Ⅰ・Ⅱ】将来の情報技術と社会(学習6)出典:文部科学省 情報Ⅱ教員研修用教材.