- 開講元
- 情報理工学院
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火9-10(Zoom)
- クラス
- -
- 科目コード
- XCO.T485
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2020年度
- 開講クォーター
- 4Q
- シラバス更新日
- 2020年9月18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。
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） |
|---|---|
| 本講義はトヨタ自動車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、コネクティッドカー、自動運転、機械翻訳、オンライン広告
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 | 自動車業界に求められるAI・ビッグデータに関連する技術開発と展望 | 現代社会に求められる自動車のニーズを達成するために必要なAI・ビッグデータ技術と今後の展望を理解する。 |
| 第2回 | コネクティッドと自動運転がもたらすクルマの未来 | 自動車業界の動向においてConnectedとAutonomousに注目し、社会とつながるクルマから広がるサービス、及び自動運転に求められる技術を理解する。 |
| 第3回 | 第1回目と第2回目の講義に基づき、第3回目までの講義の中で以下を実施予定 ① 技術を使った新サービスの提案（個人/グループ） ② 提案へのフォードバック | 自動車業界の今後のサービス/自動運転の提言を行うためのワークショップを行う。 |
| 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，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、チームラボ株式会社、トヨタ自動車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。
