2021年度学院等開講科目情報理工学院専門科目

実践AI・データサイエンスC 2

開講元: 専門科目
担当教員: 村田剛志 / 新田克己 / 小林隆夫 / 長橋宏 / 花塚泰史 / 森徹平 / 木村和之 / 野村剛彦 / 大力亮 / 守屋剛 / 金井司
授業形態: 講義
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 金9-10
クラス: 2
科目コード: XCO.T495
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、AIやデータサイエンス技術の社会実装の現状と最先端技術を理解し、それらの技術の応用可能性と課題を考察することを目的としている。授業計画に示すとおり各回の授業において、製薬、機械学習、データ利活用、新事業開発等の分野における技術開発や商品開発の動向や課題を解説する。

到達目標

この授業科目は、様々な分野のAIやデータサイエンス技術に関する知識を獲得し、課題レポートによって社会応用に関する考察や新たな着想を説明することによって、受講生が実社会において活躍する広い視野を得ることを目標にしている。

キーワード

データサイエンス、AI、製薬、機械学習、データ利活用、新事業開発

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

第1回～第7回：講義

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	(C-1)製薬業におけるデータサイエンス(1)( 第一三共株式会社: 増元浩氏、小山暢之氏、Zhenming Shun氏) (C-2)IoTデータを活用した時系列解析(1)(株式会社ブリヂストン: 花塚泰史、森徹平氏)	講義中に指示する。
第2回	(C-1)製薬業におけるデータサイエンス(2)( 第一三共株式会社: 増元浩氏、小山暢之氏、Zhenming Shun氏) (C-2)IoTデータを活用した時系列解析(2)(株式会社ブリヂストン: 花塚泰史、森徹平氏)	講義中に指示する。
第3回	(C-1)機械学習とデータ利活用のビジネス応用ワークショップ(1)(株式会社リクルート: 西村直樹氏、吉住宗朔氏) (C-2)実事業活動におけるデータサイエンス(日本特殊陶業株式会社: 木村和之氏)	講義中に指示する。
第4回	(C-1)機械学習とデータ利活用のビジネス応用ワークショップ(2)(株式会社リクルート: 西村直樹氏、吉住宗朔氏) (C-2)ものづくり現場（製造業）におけるAI活用事例(古河電気工業株式会社: 野村剛彦氏)	講義中に指示する。
第5回	(C-1)新事業開発概論 (日本電気株式会社: 井上護氏) (C-2)製薬業界における、AI・データサイエンスの応用(エーザイ株式会社: 大力亮氏)	講義中に指示する。
第6回	(C-1)「アフターコロナ」×「DX/AI」×「人材育成」(富士通株式会社: 岡田伊策氏) (C-2)AI・データサイエンスが創る半導体の未来(東京エレクトロン株式会社: 守屋剛氏)	講義中に指示する。
第7回	(C-1)企業AIエンジニアがプロダクト開発で成果を出すために要求されるスキル・能力は何か(コニカミノルタ株式会社: 奥田浩人氏) (C-2)SDGs・ESG金融の新潮流　求められるサイエンス思考 (三井住友信託銀行株式会社: 金井司氏)	講義中に指示する。

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

なし

参考書、講義資料等

講義資料は事前にT2SCHOLAに掲載し、Zoom講義の画面でも共有する

成績評価の方法及び基準

各回に提出を求める小レポート等を総合して評価する

履修の条件・注意事項

実践AI・データサイエンスC-1とC-2の両方の単位を取得することはできない（両方の講義を聴講することは可能）。データサイエンス・AI特別専門学修プログラムの履修学生を優先することがある。
C-1とC-2の人数のバランスをとるため、C-2への申告もよろしくお願いします。C-1とC-2の人数に大きな差が出たときは、一部の学生さんにクラス変更をお願いすることがあります。

その他

スライド配布とレポート受付はT2SCHOLAによって行う。詳細は以下のサイトを参照のこと。
http://www.dsai.titech.ac.jp/jissen.html