ゼミⅠでは、AIおよびデータサイエンスの基礎的な技術と考え方を身に付けます。
主に扱うデータは、テキストデータ（ソーシャルメディアへの投稿、商品レビュー、自由記述のアンケート回答など）ですが、それに限らず、多様なデータを対象とします。

前期では、AIやデータサイエンスの基礎を学び、実装や分析に必要なプログラミング能力を身に着けます。
後期では、関連研究を調査し、AI・データサイエンスの利活用の方法を学びます。これらの学びを踏まえ、各自の関心に基づいて卒業論文のテーマを設定し、研究計画書を作成します。

• データから課題を発見し、解決する能力を身に付ける。
• プログラミング能力を身に付ける。
• コミュニケーション能力、プレゼンテーション能力を身に付ける。

• AI・データサイエンスの基礎
• プログラミング（Python）の基礎
• 中間発表

• 関連研究調査
• 卒業論文のテーマの決定
• 研究計画書の作成
• 研究発表

ゼミでは、以下のような活動を行います。

• 研究発表会（参加必須）
  　2~4年生のゼミ生全員が参加し、研究成果を発表・共有します。半期に1度の実施を予定しています。 

• 親睦会・イベント
  　これらの活動は、ゼミ生の希望をもとに実施します。実施する場合は、みんなで企画し、役割を分担して運営します。

ゼミの一員として協力し合いながら、楽しく充実した活動にしていきましょう。

※研究発表会は参加必須、イベント・親睦会はゼミ全体の活動として位置づけます。

• 選考方法： 登録希望願の記載内容および面接（対面）
• 選考場所： 石野研究室（3号館4階408号室）もしくはゼミ室
• 選考日時：
  【第1次】 11月20日（木） 12:15~14:30
                   11月24日（月） 16:30~18:00
  【第2次】 12月9日（火） 16:30~18:00
  【第3次】 12月23日（火） 16:30~18:00
• 研究室訪問：
  オフィスアワー（木曜日3限）
  11月11日（火） 16:30~18:00

• 注意事項
  • 研究室訪問期間に、必ず研究室訪問をしてください
  • 登録期間終了後に、選考方法と場所の詳細をメールで連絡します。
  • 選考日時に参加することができない場合は、事前でメールで日程を相談してください。

• ゼミ活動に積極的に参加できる学生を希望します。
• 3年前期に開講される「データマイニング論」、「データマイニング演習」を履修してください。