2021年度 | 実践AI・データサイエンスB 1

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学士課程
大学院課程

2021年度　実践AI・データサイエンスB 1 Practical Artificial Intelligence and Data Science B 1

文字サイズ小中大

開講元: 情報理工学院

担当教員名: 村田剛志新田克己小林隆夫長橋宏渡辺薫西元秀明井口亮寺田彰弘森田克明森本裕介

授業形態: 講義

メディア利用科目

曜日・時限(講義室): -

クラス: 1

科目コード: XCO.T494

単位数: 1

開講年度: 2021年度

開講クォーター: 2Q

シラバス更新日: 2021年5月24日

講義資料更新日: -

使用言語: 日本語

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シラバス

講義の概要とねらい

この授業科目は、AIやデータサイエンス技術の社会実装の現状と最先端技術を理解し、それらの技術の応用可能性と課題を考察することを目的としている。授業計画に示すとおり各回の授業において、最適化、生命保険、フィンテック、製造業、重工業等の分野における技術開発や商品開発の動向や課題を解説する。

到達目標

この授業科目は、様々な分野のAIやデータサイエンス技術に関する知識を獲得し、課題レポートによって社会応用に関する考察や新たな着想を説明することによって、受講生が実社会において活躍する広い視野を得ることを目標にしている。

キーワード

データサイエンス、AI、最適化、生命保険、フィンテック、製造業、重工業

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

第1回～第7回：講義

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	(クラス1)データアナリシス/AIによるオペレーション最適化問題の解法(1) (株式会社日立製作所: 渡辺薫氏) (クラス2)人間拡張(京セラ株式会社: 宝珠山治氏)	講義中に指示する。
第2回	(クラス1)データアナリシス/AIによるオペレーション最適化問題の解法(2) (株式会社日立製作所: 渡辺薫氏) (クラス2)次世代コンピュータの未来：量子コンピュータの課題と可能性(京セラ株式会社: 沖秀一氏)	講義中に指示する。
第3回	(クラス1)生命保険会社におけるデータサイエンスの活用について(第一生命保険株式会社: 西元秀明氏) (クラス2)B to B ビジネスにおけるモノづくりDXを支えるデータ利活用について(日本ガイシ株式会社: 齊藤隆雄氏)	講義中に指示する。
第4回	(クラス1)金融データアナリティクスの実際(みずほ第一フィナンシャルテクノロジー株式会社: 井口亮氏) (クラス2)企業におけるデータサイエンスの活用について(三井化学株式会社: 柿ヶ野武明氏)	講義中に指示する。
第5回	(クラス1)金融とデータサイエンス(三菱UFJ銀行: 森本裕介氏) (クラス2)中堅中小製造業におけるAI外観検査導入のポイント(東日本電信電話株式会社: 上野佳勅氏)	講義中に指示する。
第6回	(クラス1)ものづくりのAI(ファナック株式会社: 寺田彰弘氏) (クラス2)アンビエントコンピューティング概論(日鉄ソリューションズ株式会社: 笹尾和宏氏)	講義中に指示する。
第7回	(クラス1)エネルギーソリューションサービスにおけるAI活用(三菱重工業株式会社: 森田克明氏) (クラス2)ステレオカメラを用いた画像処理技術の自動運転への適用(株式会社SUBARU: 齋藤徹氏)	講義中に指示する。

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

なし

参考書、講義資料等

講義資料は事前にT2SCHOLAに掲載し、Zoom講義の画面でも共有する

成績評価の基準及び方法

各回に提出を求める小レポート等を総合して評価する

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

実践AI・データサイエンスB-1とB-2の両方の単位を取得することはできない。データサイエンス・AI特別専門学修プログラムの履修学生を優先することがある。

その他

スライド配布とレポート受付はT2SCHOLAによって行う。詳細は以下のサイトを参照のこと。
http://www.dsai.titech.ac.jp/jissen.html

国立大学法人東京工業大学