- 開講元
- 電気電子コース
- 授業形態
- 講義 (対面型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火3-4(S422)
- クラス
- -
- 科目コード
- EEE.S571
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2022年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 2022年9月9日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
media
講義の概要とねらい
AIならびに通信ネットワークは、今後、様々な産業の進化や新規産業の創出を実現するうえでの基幹技術として、さまざまな分野への応用が期待されている。本講座では、企業の最先端の研究者を講師として招き、実際のビジネスの最前線にて利活用されているAI・通信ネットワーク技術について、基礎から応用までを学ぶことができる。
到達目標
本講座の受講を通じて将来社会で必要とされる最先端のシステム設計技術（特にAIと通信ネットワーク）についての基礎的な理解やそれぞれの応用事例についてのイメージを深めるとともに、企業での研究者・エンジニアとして働くための心構えや現場の雰囲気を理解する。
実務経験のある教員等による授業科目等
| ✔ 該当する | 実務経験と講義内容との関連（又は実践的教育内容） |
|---|---|
| 本講義は、通信・AI技術領域において、実務経験を持つ教育担当教員がその実務経験を活かし、通信・AI技術について基礎と応用に関する教育を行う。 |
キーワード
AI、機械学習、生成モデル、時系列モデリング、音楽生成、IoT、5G、Beyond 5G (6G)、Wireless LAN、LPWA
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
| ✔ 専門力、展開力（実践力又は解決力） | ||||
授業の進め方
対面講義
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 導入：AIと通信ネットワークシステムの概要 | AIと通信ネットワークシステム分野における最新動向を知る |
| 第2回 | 通信-1：通信ネットワーク技術の基礎 | 通信ネットワークの高度化技術の動向を理解するための基礎をおさらいする |
| 第3回 | 通信-2：通信ネットワークのシステムアーキテクチャ設計 | システムアーキテクチャの観点から5 GやWi-Fiといった商用導入されているネットワークシステムの理解を深める |
| 第4回 | 通信-3：通信ネットワークの先端技術、アプリケーション、サービス設計 | AIアプリケーションをはじめとする先進技術を活用した将来の無線・ネットワークアクセス技術に触れる |
| 第5回 | AI-1: 深層生成モデルの基礎 | 生成モデルの基礎と深層学習を用いた進化系について理解する |
| 第6回 | AI-2: 音声修復への応用 | AIを用いた最新のオーディオ復元とその商用利用について理解する |
| 第7回 | AI-3: 音楽生成への応用 | AIを用いた音楽生成の最新動向と生成コンテンツがもたらす倫理的課題について理解する |
授業時間外学修（予習・復習等）
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する 予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
各回の最初に配布（資料はT2SCHOLAにもアップロード）
参考書、講義資料等
Jakub M. Tomczak, “Deep Generative Modeling”, Springer
Andreas F. Molisch, “Wireless Communications”, WILEY
成績評価の基準及び方法
試験は行わず、課題レポートの提出による
関連する科目
- ICT.H503 ： 音声情報工学
- ICT.H416 ： 脳の超並列モデルと数理的基礎
- ICT.A402 ： 情報通信工学統合論I
- ICT.S407 ： 無線信号処理
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
特になし。産業界での通信技術やAI技術に興味のある学生
その他
この授業は ソニーグループ(株)のCorporate DE (Distinguished Engineer*)による共同研究講座の一環として実施されます。
通信技術やAI技術でお悩みの方はもちろん、企業での研究開発について聞いてみたい方、今後のキャリアを考える際の参考になる情報得たい方などの積極的な受講をお待ちしております。*DEはソニー全社で40名だけが任命されている、技術の専門家に与えらえる称号です。
