2021年度 応用AI・データサイエンスC   Advanced Artificial Intelligence and Data Science C

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開講元
情報理工学院
担当教員名
金崎 朝子  三宅 美博  新田 克己  長橋 宏  小林 隆夫  靍見 敏行  佐藤 亜希子  田村 哲也  山田 剛史  藤本 將太郎  林 輝大  吉本 誠也  西田 大士朗  中野 雄矢  冨田 勇人 
授業形態
講義    (ZOOM)
曜日・時限(講義室)
火9-10  
クラス
-
科目コード
XCO.T485
単位数
1
開講年度
2021年度
開講クォーター
1Q
シラバス更新日
2021年3月19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。
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。

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)
本講義は株式会社ネフロックと株式会社チームラボの講師により、実務経験に基づいて課題解決の技法を講義していただく

キーワード

人工知能、データサイエンス、デジタルアート

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)

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 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2回 AI開発のためのプランニングのアプローチ (1) ユーザ起点のアプローチを通じて、AI開発に必要な視点を理解する
第3回 AI開発のためのプランニングのアプローチ (2) ユーザ起点のアプローチを通じて、AI開発に必要な視点を理解する
第4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5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6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7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。

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,配布資料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

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、Zoom画面でも共有する。

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レポートにより評価する。

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、株式会社ネフロック、株式会社チームラボ、のご協力に基づいて開講される。
Zoomによるオンライン配信です。

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