2024年度学位プログラムとして特別に設けた教育課程学位プログラムとして特別に設けた教育課程データサイエンス・AI全学教育機構

応用実践データサイエンス・AI第三B

開講元: データサイエンス・AI全学教育機構
担当教員: 金﨑朝子 / 富井規雄 / 村田剛志 / 小野功 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 佐久間淳 / 新田克己 / 三宅美博 / Mao Zaixing / 秋葉正博 / 宮内尊彰 / 釜﨑英美子 / 岡崎良孝 / 半田貴志 / 吉田勝尚 / 島田昌典 / 齊藤隆雄 / 西山乘 / 南里卓也 / 井口亮 / 丹治弘典 / 古川慧 / 竹本真平
授業形態: 講義 (ハイフレックス型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 水7-8 (M-B07(H101), G2-202(G221))
クラス: -
科目コード: DSA.P432
単位数: 100
開講時期: 2024年度
開講クォーター: 3Q
シラバス更新日: 2025年3月14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。各回の授業において、建築、IT、金融、材料等のさまざま分野の企業の講師がデータサイエンスや人工知能を用いた技術開発や商品開発の事例を紹介する。
幅広い分野におけるデータサイエンスや人工知能技術の応用事例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内容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。
この授業科目では企業講師との対話を重視しており、7回の授業の他に、原則として2024年12月2日午後に大岡山キャンパスで開催されるDS&AIフォーラムに参加するものとする。(2024年9月10日追記)

到達目標

この授業科目は、データサイエンスと人工知能の社会実装に関する理解を深め、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)

この授業科目は大和ハウス工業株式会社、株式会社みずほフィナンシャルグループ、清水建設株式会社、日本ガイシ株式会社、株式会社レゾナック・ホールディングス、日産自動車株式会社、株式会社トプコンの講師により実務経験に基づく講義を行う。
各社の授業計画は、より具体的な内容に改定された（2024年9月10日）。

キーワード

データサイエンス、AI、フィンテック、製造業、建築業、機械学習、データ利活用、新事業開発、自動車、化学メーカー

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

この科目はハイフレックス型に分類されているが、大岡山とすずかけ台の所定の教室でしか受講できない。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	建設 DX の歩みと求めるデジタル人財の姿	社会で活用されたデジタル技術とその求められるスキルについて学ぶ
第2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、生成AI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3回	建設業におけるAI・データ活用について	AIやデータ活用の取組事例を通じて、デジタル化の重要性を学ぶ
第4回	日本ガイシのDX推進	製造業におけるDX推進活動やデータ利活用に関して理解を深める
第5回	産業としての半導体と、その材料開発におけるインフォマティクス活用	データサイエンスの力が直接寄与する産業の国際競争力強化
第6回	ドメイン知識を活用したニューラルネット　～データ収集だけでないアプローチ～	ドメイン知識を活用したニューラルネット構築を題材に、背景にある原理を理解する重要性を学ぶ
第7回	センサ・AI体験デモ：医療・建築分野	最新センサを用いて眼科・インフラ向けAIプログラムを体験

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，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。

教科書

指定しない。

参考書、講義資料等

講義資料は事前にT2SCHOLAに掲載する。

成績評価の方法及び基準

期末試験は実施しない。毎回の課題レポートと12月2日に予定されているDS&AIフォーラムの参加レポートにより評価する。なお、欠席した回の講義の課題レポートを提出することはできない。もし提出されたとしても、採点されないので注意すること。(2024年9月10日追記)

履修の条件・注意事項

博士後期課程の方はDSA.P632「応用実践データサイエンス・AI発展第三B」を受講すること。本科目では最終回に教室にPCを持ち込んでGoogle Colabによる演習をすることが予定されている。

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

金崎朝子，新田克己，富井規雄　　
lecture_ap[at]dsai.titech.ac.jp

オフィスアワー

メールで事前予約すること。

その他

・本授業科目はアントレプレナーシップ科目とみなせる専門科目である。本科目が対応するGAはGA0M・GA1Mである（2024年3月29日追記）
・本科目は2023年度まで開講していた実践AI・データサイエンスC2(XCO.T495-2)に対応している。実践AI・データサイエンスC2を学部のときに履修した方は、本科目を履修申告すること。また、大学院で実践AI・データサイエンスC2を履修した方は本科目を履修することはできない。