- 開講元
- 情報理工学院
- 授業形態
- 講義 (ライブ型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火7-8
- クラス
- -
- 科目コード
- XCO.T687
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2023年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 2023年9月27日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
media
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。
WEBメディアにおけるAI・データ利活用基盤および情報検索と機械学習に着目し、それら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。
修士課程の方はXCO.T483「応用AI・データサイエンスA」を申告してください。
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） |
|---|---|
| 本講義は第一三共、トッパン、LINEヤフー、コマツ、清水建設、三井住友信託銀行などの企業におけるAIやデータサイエンスの社会実装の技術を企業の講師の方に講義していただきます。 |
キーワード
データ利活用，ビッグデータ，機械学習、人工知能，データサイエンス
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。各回の講義の最後と期末にレポート課題を出しますので、指定された期限内にレポートを提出してください。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 製薬企業での医薬品開発とデータサイエンス | 本講義では、データサイエンスが製薬企業の医薬品開発にどのように貢献しているかについて説明する。 |
| 第2回 | ライフサイエンスにおけるAI・機械学習の活用可能性検討 | 本講義では、AI・機械学習がライフサイエンスの発展にどのように貢献できるかを議論する |
| 第3回 | 凸版印刷のDXにおけるデータサイエンス・AIの活用について | 本講義では、印刷事業における画像／文書系の研究開発と製造系データ分析／ソリューション開発事例から、学術界での研究がどのように産業界の中に導入されていくのか、に加えて製造業におけるデータ活用の理解・習得を目指します。 |
| 第4回 | Yahoo! JAPANにおけるデータ利活用 | Yahoo! JAPANでのAI/データ活用事例を共有する |
| 第5回 | DX, AI, IoTを用いた顧客価値創造：建設IoTの実例紹介 | ICTが実ビジネスの課題解決にどのように活用されているかを建設の事例を通じて紹介する |
| 第6回 | 建設業におけるAI・データ活用について | AIやデータ活用の取組事例を通じて、デジタル化の重要性を学ぶ |
| 第7回 | ESG金融において求められるインパクト志向とサイエンス思考 | インパクト（社会的成果）の論理的な類推する視点、科学と金融の融合というESG金融の先端領域を学ぶ |
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
指定しない
参考書、講義資料等
講義資料は事前にT2SCHOLAに掲載し、Zoom画面でも投影する。
成績評価の基準及び方法
期末試験は実施しない。毎回の課題レポートと期末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
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
博士後期課程の方に限ります。
それ以外の方はXCO.T483「応用AI・データサイエンスA」を申請してください。
その他
本講義は第一三共, トッパン、LINEヤフー, コマツ、清水建設、三井住友信託銀行のご協力に基づいて開講される。
講義はZoomで配信される。
