科目ナンバー

GI-IF3-SM03

履修条件・関連科目等

特になし

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

　本演習では、「国際情報演習I」で学んだ内容の中で、指導教員の専門分野である「情報の仕組み」について、専門的、かつ、実践的な内容を演習形式で学習する。特に、AIとデータサイエンスに関する数学的な理論の学習と、プログラミング言語を用いた実装を行う。また、情報の仕組みに関する専門的な能力を、自分の研究テーマにどのように生かしていくかについて検討することで、研究遂行能力の醸成を図る。本講義の担当教員が通信事業者の実務で培った経験をもとに、実務に耐えうる水準のAIとデータサイエンスの能力を習得する。

科目目的

　「国際情報演習I」において（１）情報基盤、（２）情報法、（３）情報実践、及び
（４）グローバル教養という四分野全体の学びの総合的な知識と能力の素を獲得したことを前提に、本演習では、指導教員の専門分野の知見を履修者が学び、もって「国際情報演習III」以降の専門的テーマの調査や発表等を行う前提となる、専門的な能力の養成を目的とする。教育手法としては、演習方式を採る。指導教員が得意とする専門的なテーマを履修者に提示し、そのテーマを履修者が調査し文書化して、それを発表し、かつ質疑応答と意見交換に服することで、発表者の理解度と発表能力を深めるばかりか、自分の調査だけでは得られない他者の考えや知見を学ぶ機会とする。なお指導教員が与えるテーマは、「国際情報演習I」とは異なり、指導教員自身の専門性に則した内容を原則とすることで、専門的な知見や能力の素（そ）を履修者が修得できるように配慮する。

到達目標

　統計学やAIを用いた実践的なデータ分析ができるようになる。

授業計画と内容

第１回 ： イントロダクション
第２回 ： AI（教師あり学習）の理論と実装・前半
第３回 ： AI（教師あり学習）の理論と実装・後半
第４回 ： AI（教師なし学習）の理論と実装・前半
第５回 ： AI（教師なし学習）の理論と実装・後半
第６回 ： AI（強化学習）の理論と実装・前半
第７回 ： AI（強化学習）の理論と実装・後半
第８回 ： 記述統計の理論と実装・前半
第９回 ： 記述統計の理論と実装・後半
第10回 ： 推測統計の理論と実装・前半
第11回 ： 推測統計の理論と実装・後半
第12回 ： データの収集とクレンジング・前半
第13回 ： データの収集とクレンジング・後半
第14回 ： 全体の総括

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／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。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

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

プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

学生のノートパソコンを用いてAIやIoTの演習を行う。

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

関係する具体的な職歴：2013年4月～2019年3月
日本電信電話株式会社にてネットワーク仮想化と自動運転車に関する研究開発を実施。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実務経験から得られた知見は、AIやIoTの演習内容に深く関係する。

テキスト・参考文献等

授業でテキストを使用せずに、レジュメ等の配布資料で代替する。

その他特記事項

本演習は、就職活動などのやむを得ない理由が無い限り、全回出席を原則とする。

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