2021年度学院等開講科目情報理工学院専門科目

応用AI・データサイエンスA

開講元: 専門科目
担当教員: 三宅美博 / 新田克己 / 長橋宏 / 小林隆夫 / 大越拓 / 平手勇宇 / FERNANDO DE ARAUJO PAULO / 田島玲 / 髙橋翼 / 金田有二 / 賀沢秀人
授業形態: 講義
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.T483
単位数: 100
開講時期: 2021年度
開講クォーター: 3Q
シラバス更新日: 2025年7月10日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

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。
博士後期課程の方はXCO.T687「応用AI・データサイエンス発展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

実務経験と講義内容との関連 (又は実践的教育内容)

本講義は楽天、ヤフー、LINE、グーグルなどのIT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

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

学生が身につける力

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	楽天グループにおけるBig Data/AIの活用事例	楽天の事例を紹介し、AI/Big Data活用の可能性を学ぶ
第2回	(英語講義）Tips and Tricks for Building Large-Scale Web Services	大規模Webサービスの構築の技術を学ぶ
第3回	E-commerce企業におけるAI関連の研究開発事例	電子商取引におけるAI技術の適用を学ぶ
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	LINEのAIに関するR&Dと事業化の取り組み	LINEのAIに関するR&Dと事業家の取り組みについて理解する
第6回	機械翻訳	機械翻訳技術の基本と応用事例を紹介する
第7回	オンライン広告	オンライン広告における機械学習・データサイエンスの活用事例を紹介する

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

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画面でも投影する。

成績評価の方法及び基準

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。

履修の条件・注意事項

博士後期課程の方はXCOT.687「応用AI・データサイエンス発展A」を申告してください。

その他

本講義は楽天, Yahoo! JAPAN, Google! JAPANのご協力に基づいて開講される。
講義はZoomで配信される。