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。
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。
WEBメディア,データ利活用,情報検索,ビッグデータ,機械学習、自然言語処理、認証技術、データベース、分散処理、広告技術、人工知能,データサイエンス
✔ 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、サマリーシートを提出してください。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | イントロダクション | 講義の背景と目的、WEBメディアの基本概念を理解する。 |
第2回 | AI・データサイエンス総論 | AI・データサイエンスに関する先端技術を概観する。 |
第3回 | WEBメディアにおけるAI・データ利活用基盤(1) | インターネットにおける認証技術を理解する。 |
第4回 | WEBメディアにおけるAI・データ利活用基盤(2) | 自然言語処理による音声対話システムの事例を理解する。 |
第5回 | WEBメディアにおけるAI・データ利活用基盤 (3) | データ利活用のためのデータベースを理解する。 |
第6回 | WEBメディアにおける情報検索と機械学習 (1) | 検索技術の開発と応用事例を理解する。 |
第7回 | WEBメディアにおける情報検索と機械学習 (2) | ニュースサービスにおける開発事例を理解する。 |
第8回 | WEBメディアにおける情報検索と機械学習 (3) | 広告技術における開発事例を理解する。 |
指定しない
講義資料は事前にOCW-iに掲載し、授業会場でも投影する。
期末試験は実施しない。毎回のサマリーシートにより評価する。
なし
本講義はYahoo! JAPAN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。