科目ナンバー

CM-AI1-46XT

履修条件・関連科目等

Web登録科目です。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

AIの歴史ならびに現代のAIの基礎技術を解説した上で、IT業界を代表する企業ならびに活用が進む企業から最先端の技術や研究ならびにその活用方法を紹介してもらいます。講義全体を通して最先端のAI技術に触れ具体的にどのようなビジネスシーンで役立つのかを学び、学生自身の専門性と結びつけて考えるための基礎知識を身に着けることを目指します。また、授業期間を通して受講生がAIを使った課題に取り組み、実践的なAIの活用を体験します。

科目目的

この科目は、カリキュラム上のリベラルアーツ科目として位置付けられています。当科目の受講ならびに学習を通じて、学生が最先端のAIテクノロジーに対する認識を深めるとともに、AI/データサイエンスに対する基礎的な知識を習得し、学生自身の専門分野でどう活用できるかを考える力を養うことを目的としています。

到達目標

各企業の専門家によるオムニバス方式で講義を通して、AI/データサイエンスに対する基本的な知識を身に付け、学生自身の専門分野と関連付けながら具体的な活用方法について考える力を身に付ける事を目標とします。

授業計画と内容

AI/データサイエンスの基本的な知識を身に付けることを目的として、基本的な概念について講義を行った後、企業から講師を招いて講義いただく形式で講義を進めます。

【AI基礎】
第1回　 オリエンテーション& AIの歴史と応用分野について
第2回　 機械学習と深層学習の基礎
【AIのビジネスへの応用】
第3回　 Aidemy：AIスタートアップをキャリアの選択肢にしてみる！
第4回　 旭化成：(仮）AI活用事例
第5回　 構想大学院大学：(仮）知性のビジネス価値 / 人工知能
第6回　 ソニー：（仮）AI活用事例紹介
第7回　 前半のまとめ：学生による発表
第8回　 Microsoft：(仮）AIソリューション・生成系AI自社利用
第9回　 Accenture：「Pythonで儲かるAIをつくる」構造化データを対象とした機械学習モデルにどのような処理パターンがあり、どのようなビジネス活用シーンがあるかを解説
第10回　花王：AI技術の産業応用
第11回　 IBMプロジェクト紹介
第12回　 IBM & キンドリル：AI活用事例
第13回　 講義全体の振り返り：学生による発表
第14回　 全体統括
＊企業による講義の内容ならびに順序は調整状況により変更が生じる場合があります 。

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業内容に関する簡単なレポートを提出してもらいます。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

筆記試験は行いません。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

グループワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

個人あるいグループにより、身近な例を題材にした学習モデルの作成

授業におけるICTの活用方法

クリッカー

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

日本IBMに入社後、製造業の顧客を担当するSEとしてメインフレーム/ネットワーク系の技術を提供。サービス部門での音声認識技術を利用したコールセンター構築サービスの開発リーダーを経てソフトウェア事業へ異動。コラボレーション・テクノロジー分野のエバンジェリスト（伝道師）として活動すると共に、大規模顧客の次世代コラボレーション基盤の設計・導入に従事。2016年技術理事に就任。グローバルの技術者と連携してAIなどの最新テクノロジーを活用した働き方改革ソリューションをリード。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

学術的な側面だけではなく実社会で役立つ実践的なAI/データサイエンスの活用を視野に入れた授業を行います。IT業界を代表する企業など(Accenture, Aidemy, Google Cloud, IBM, Microsoft, 三菱ケミカル, パナソニック)からゲスト講師を招き最先端の技術や研究ならびにビジネスシーンでの活用例などを紹介してもらいます。

テキスト・参考文献等

使用しません。講義の都度、資料を配布します。

その他特記事項

①毎回の授業案内やレポートの提出は、manaba を利用して行います。 質問も、manabaの掲示板ならびにメールでも受け付けます。

②Google Colaboratoryを利用した、簡単なPythonのプログラムを体験してもらう予定です。

その他：ソフトウエアの利用はありません。

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