2025年度 (最新) 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第一C

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 / 新田克己 / 富井規雄 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 佐久間淳 / 三宅美博 / 小野功 / Mao Zaixing / 秋葉正博 / 野村剛彦 / 小嶋信矢 / 伊藤邦春 / 竹島将太 / 橋爪宗信 / 井川甲作 / 後藤優一
授業形態: 講義
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 金7-8 (M-B07(H101),, J2-302(J233))
クラス: -
科目コード: DSA.P413
単位数: 100
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 1Q
シラバス更新日: 2025年3月19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。
そのためこの授業科目では7回の授業の他に、企業講師との対話を重視しており、原則として2025年5月28日午後に大岡山キャンパスで対面で開催されるDS&AIフォーラムへ参加するものとする。

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)

この授業科目は株式会社トプコン、古河電気工業株式会社、株式会社デンソー、日本製鉄株式会社、カナデビア株式会社、株式会社小松製作所の講師により、実務経験に基づいて課題解決の技法を講義していただく

キーワード

データサイエンス、人工知能、機械学習、医療機器、製造業、重機

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。原則として日本語の講義であるが、一部は英語で講義が行われることがある。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	AI時代のセンサの意義	医食住の領域における社会的課題に対して、光学を基軸としたセンシング技術と、そこから生み出されるデータと処理手法に関して紹介します。
第2回	ものづくり現場におけるデータ活用	製造現場でのデータ活用・デジタル化の事例を通じてDXを理解する
第3回	実践画像認識概論	機械学習を用いた画像認識を製品開発の実例を通じて学ぶ
第4回	日本製鉄におけるDS・AI技術の活用(1)	日本製鉄がDS・AI技術を活用し進めるDX施策について説明する。
第5回	日本製鉄におけるDS・AI技術の活用(2)	日本製鉄がDS・AI技術を活用し進めるDX施策について説明する。
第6回	カナデビアの社会課題解決にむけた挑戦	ごみ・エネルギー・水など環境問題を自分事として考える契機に
第7回	建設業におけるICTによる顧客価値創造：DX、IoT、AI-Driven Software developmentを用いたプロダクト開発の実例紹介	大学で学ぶソフトウェア開発、AIといった知識が実際の商用プロダクト開発でどのように活用されているかを学ぶ

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Science Tokyo LMS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により評価する。
また、2025年5月28日に開催されるDSAIフォーラムへの参加結果を評価に含める。

履修の条件・注意事項

博士後期課程の方はDSA.P613「応用実践データサイエンス・AI発展第一C」を受講すること。

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.isct.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
・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A(XCO.T493)に対応している。実践AI・データサイエンスA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Aを履修した方は本科目を履修することはできない。