2019年度 応用AI・データサイエンスC   Advanced Artificial Intelligence and Data Science C

文字サイズ 

アップデートお知らせメールへ登録 お気に入り講義リストに追加
開講元
情報理工学院
担当教員名
三宅 美博  首藤 一幸  吉瀬 謙二  齋藤 豪  林 輝大  藤本 將太郎  吉本 誠也  田村 哲也  中津川 英治  飯島 玲  賀沢 秀人  金田 有ニ 
授業形態
講義
曜日・時限(講義室)
-
クラス
-
科目コード
XCO.T485
単位数
1
開講年度
2019年度
開講クォーター
4Q
シラバス更新日
2019年10月23日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
アクセスランキング

講義の概要とねらい

この授業科目は人工知能とデータサイエンスにおける社会実装の最前線を学ぶことを目標としている。
デジタルアート、自動車業界、機械翻訳、オンライン広告の最前線で必要とされる技術の大枠を理解した上で、人工知能とデータサイエンスを活用する可能性について考察できるようデザインされている。
授業計画に示すとおり各回の授業において、講師がそれぞれのトピックに関する全体像と最近の動向を解説する。

到達目標

この授業科目は、人工知能とデータサイエンスに関する考察とそれぞれの着想を説明する機会を通じ、受講生が実社会において活躍する能力を高めることを目標にしている。

キーワード

人工知能、データサイエンス、デジタルアート、コネクティッドカー、自動運転、機械翻訳、オンライン広告

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- - -

授業の進め方

この授業科目では、学生自らが能動的に学ぶことを重視します。各回の講義には必ず出席してください。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 AI・データ活用に関連した事例の紹介 実際のソリューション事例を基に、AI・データ活用の可能性について理解する。
第2回 デジタルアートにおけるAI活用(1) AIを用いたアート作品の概要と仕組みを理解する。
第3回 デジタルアートにおけるAI活用(2) 仮想の作品を想定したアルゴリズムの選定や設計のプロセスを理解する。
第4回 デジタルアートにおけるAI活用(3) ディープラーニングを活用したインタラクションの制作手法を理解する。
第5回 自動車業界に求められるAI・ビッグデータに関連する技術開発と展望 現代社会に求められる自動車のニーズを達成するために必要なAI・ビッグデータ技術と今後の展望を理解する。
第6回 コネクティッドと自動運転がもたらすクルマの未来 自動車業界の動向においてConnectedとAutonomousに注目し、社会とつながるクルマから広がるサービス、及び自動運転に求められる技術を理解する。
第7回 機械翻訳における機械学習活用 ディープラーニングを用いた自然言語処理の基礎および機械翻訳への応用を理解する。
第8回 オンライン広告における機械学習・データサイエンス活用 オンライン広告における機械学習・データサイエンスの活用事例を理解する。

教科書

指定しない

参考書、講義資料等

講義資料は事前にOCW-iに掲載し、授業会場でも投影する。

成績評価の基準及び方法

期末試験は実施しない。技術的な理解度を問う毎回の小テストにより評価する。

関連する科目

  • XCO.T487 : 基盤データサイエンス
  • XCO.T488 : 基盤データサイエンス演習
  • XCO.T489 : 基盤人工知能
  • XCO.T490 : 基盤人工知能演習
  • XCO.T483 : 応用AI・データサイエンスA
  • XCO.T486 : 応用AI・データサイエンスD

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

なし

その他

本講義は、チームラボ株式会社、トヨタ自動車株式会社、グーグル合同会社のご協力に基づいて開講される。
大岡山キャンパスで開講するが,すずかけ台キャンパスにも遠隔中継する。

このページのトップへ