2022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A

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 / 三宅美博 / 小林由幸 / 中田貴之 / 田崎裕久 / 北山大介 / 河野幸弘 / 齊藤隆雄
授業形態: 講義 (ライブ型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 金7-8
クラス: -
科目コード: XCO.T493
単位数: 100
開講時期: 2022年度
開講クォーター: 1Q
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、IT、材料、製造業、重工業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。

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)

この講義はデータサイエンスと人工知能技術の社会実装を行っている企業(株式会社ソニー、日本ガイシ株式会社、三菱電機株式会社、AGC株式会社、株式会社IHI、旭化成株式会社)の技術者の方に、その実務経験を紹介していただくことを目的としている。

キーワード

データサイエンス、人工知能、深層学習、材料、機械学習、製造業、重工業

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	ソニーにおけるDeep Learningの活用促進と応用事例(1)	企業視点から見たAIの現状認識とAI時代に向けた企業の取り組み事例を学ぶ
第2回	ソニーにおけるDeep Learningの活用促進と応用事例(2)	企業視点から見たAIの現状認識とAI時代に向けた企業の取り組み事例を学ぶ
第3回	データドリブンなモノづくりへの挑戦	モノづくり現場のデータ利活用を推進する為のデータサイエンティストの取組みや活動事例を紹介し理解する
第4回	人工知能技術の産業応用	我が国が強みを持つ電機・エレクトロニクス分野における人工知能の活用戦略、活用事例を紹介し、人工知能技術の実用化に従事するために必要な知識の習得を目指す。
第5回	AI・データサイエンスと素材製造業の相性	素材製造業におけるAI・データサイエンス技術の事例を学び、適用先としての他業種との違いを考察する。
第6回	重工業におけるAI/データ分析技術の活用	製造業におけるAI/データ分析の活用方法や事例を理解する。主な内容として，異常診断技術，テキスト分析技術，および劣化診断技術を取り上げる。
第7回	材料の開発・製造におけるAI・データサイエンス	マテリアルズ・インフォマティクスの概要と適用事例をいくつか紹介し、現状どのような課題があるかについて触れる。

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

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。

連絡先 (メール、電話番号) ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

https://sites.google.com/view/tokyotechdsai/jissen を参照のこと。

その他

この授業科目は株式会社ソニー、日本ガイシ株式会社、三菱電機株式会社、AGC株式会社、株式会社IHI、旭化成株式会社のご協力により実施される。

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。
https://sites.google.com/view/tokyotechdsai/jissen