2023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B 1

開講元: 専門科目
担当教員: 金﨑朝子 / 村田剛志 / 富井規雄 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 佐久間淳 / 小野功 / 新田克己 / 小林隆夫 / 三宅美博 / 笹尾和宏 / 西元秀明 / 井口亮 / 野村剛彦 / 三浦真広 / 滝澤克俊
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: 1
科目コード: XCO.T494
単位数: 100
開講時期: 2023年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年7月8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。

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)

この授業科目は日鉄ソリューションズ、第一生命、みずほフィナンシャルグループ、古河電工、ファナックの講師により実務経験に基づく講義を行います。

キーワード

データサイエンス、AI、生命保険、フィンテック、製造業、重工業、建設業

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	アンビエントコンピューティング概論－アンビエントコンピューティングの発展	あらゆる環境にコンピュータが溶け込こむ時代の利用技術であるアンビエントコンピューティングの構成技術であるXR/IoT/AIなどのこれまでの発展について概説する。
第2回	アンビニエントコンピューティング概論－アンビエントコンピューティングと人	アンビエントコンピューティングを行うためには人の行動理解が重要である。行動理解のための技術を概説するとともに、人を対象とする場合の倫理面を含む諸課題について解説する。
第3回	生命保険会社におけるデータサイエンスの活用について	生命保険商品開発における医療データの解析等を題材に，生命保険事業におけるデータサイエンスの役割やその活用事例を紹介する．
第4回	金融データアナリティクスの実際	銀行をはじめとする金融機関の現場でも、機械学習や統計科学の活用が進んできている。本講義では、金融ドメインにおけるデータアナリティクスの特徴・アプローチを説明する。また、今後取り組むべきチャレンジ・課題について、技術面を中心に説明する。
第5回	ものづくりを中心にしたメーカーにおけるAI活用事例	メーカーにおけるAIの活用事例について紹介し、製造業から見たデジタル技術への期待と将来像を理解していただく
第6回	ものづくりとAI – 工作機械とAI応用	ものづくりが直面する課題とAIの必要性、AI適用に関する製造現場のリアルな課題や解決策を、具体的な適用事例から理解して頂く。工作機械を中心に紹介する。
第7回	ものづくりとAI – 産業用ロボットとAI応用	ものづくりが直面する課題とAIの必要性、AI適用に関する製造現場のリアルな課題や解決策を、具体的な適用事例から理解して頂く。産業用ロボットを中心に紹介する。

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

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課題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B-1とB-2(本年度は休講）の両方の単位を取得することはできない。

その他

スライド配布とレポート受付はT2SCHOLAによって行う。