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。
ITサービス、金融業界、製薬業界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。2つのクラス(クラス1:日本語開講、クラス2:英語開講)で実施され、授業計画に示すとおり各回の授業において、企業の講師によりそれぞれのトピックに関する全体像と最近の動向が解説される。
この授業科目は、人工知能とデータサイエンスの社会実装に関する理解を深め、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。
✔ 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) |
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この授業科目はクラス1では株式会社リクルートと野村ホールディングス株式会社の講師により、クラス2では野村ホールディングス株式会社と楽天グループ株式会社と第一三共株式会社の講師により、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 |
人工知能、データサイエンス、機械学習、ワークショップ、経済分析
✔ 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) |
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 | |
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第1回 | 機械学習とデータ利活用のビジネス応用ワークショップ(1) | データサイエンス技術の活用事例紹介と、Google Colaboratoryを利用したワークショップを実施する |
第2回 | 機械学習とデータ利活用のビジネス応用ワークショップ(2) | データサイエンス技術を社会実装する際の課題とその解決策について、事例を交えて紹介する |
第3回 | 金融分野におけるAI・データサイエンス(1) | 金融企業におけるAI・データサイエンスの応用事例を理解する |
第4回 | 金融分野におけるAI・データサイエンス(2) | 金融企業におけるAI・データサイエンスの応用事例を理解する |
第5回 | 金融分野におけるAI・データサイエンス(3) | 金融企業におけるAI・データサイエンスの応用事例を理解する |
第6回 | 金融分野におけるAI・データサイエンス(4) | 金融企業におけるAI・データサイエンスの応用事例を理解する |
第7回 | 金融分野におけるAI・データサイエンス(5) | 金融企業におけるAI・データサイエンスの応用事例を理解する |
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。
指定しない
講義資料は事前にT2SCHOLAに掲載し、Zoom画面でも共有する。
期末試験は実施しない。毎回の課題レポートにより評価する。
博士後期課程の方はXCO.T689-1「応用AI・データサイエンス発展C-1」を受講してください。
新田克己 nitta.k.aa[at]m.titech.ac.jp
金崎朝子 kanezaki[at]c.titech.ac.jp
メールで事前予約すること。
本授業科目は、株式会社リクルート、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。
Zoomによるオンライン配信です。