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

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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  靍見 敏行  佐藤 亜希子  川本 史生  中川 慧  瀧川 孝幸 
授業形態
講義
曜日・時限(講義室)
-
クラス
-
科目コード
XCO.T486
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21日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
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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。
ビジネスにおけるAI開発、金融業におけるAI・データサイエンス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、AIビジネス、ユーザエクスペリエンス、FinTech、金融業、株価予測

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 イントロダクション、ビジネスにおけるAI開発 講義の背景と目的、AIビジネスの基本概念を理解する。
第2回 事例を通じた企画から見るAI開発 企画からユーザ利用まで一連の事例を通じて、AI開発に必要な視点を理解する。
第3回 AI開発のためのユーザエクスペリエンス(1) ユーザ起点でAIビジネスアイデアを発散し、AI開発に必要な視点を理解する。
第4回 AI開発のためのユーザエクスペリエンス(2) 発散したアイデアを収束し、AI開発に必要な視点を理解する。
第5回 金融業におけるAI・データサイエンス概論 背景、目的、資産運用の基本概念を理解する。
第6回 金融業におけるAI 株価予測のための開発事例を理解する。
第7回 金融業におけるデータサイエンス 投資対象の組み合わせ最適化のための開発事例を理解する。
第8回 金融業におけるAI・データサイエンス利活用基盤 データ利活用基盤に関する先端テクノロジーを理解する。

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.T485 : 応用AI・データサイエンスC

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

なし

その他

本講義は、株式会社ネフロック、野村ホールディングス株式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。

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