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。
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。
✔ 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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本講義は株式会社ネフロック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 |
人工知能、データサイエンス、デジタルアート
✔ 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 | 事例を通じた企画から見るAI開発 | 企画からユーザ利用まで一連の事例を通じて、AI開発に必要な視点を理解する |
第2回 | AI開発のためのプランニングのアプローチ (1) | ユーザ起点のアプローチを通じて、AI開発に必要な視点を理解する |
第3回 | AI開発のためのプランニングのアプローチ (2) | ユーザ起点のアプローチを通じて、AI開発に必要な視点を理解する |
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。 |
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OCW-iに掲載し、Zoom画面でも共有する。
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。
なし
本講義は、株式会社ネフロック、株式会社チームラボ、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。