研究科共通科目(2022年度)2022.3.30時点

2022年度研究科授業時間割

共通科目コード

※○:本年度開講科目

科目番号/Code 科目名/Subject 担当教員/Instructor ターム/Term 単位/Credit 曜限/Schedule 時間/Time 講義室/Room 備考/Remark 重複履修制限/Restriction
4892-1023 情報理工学倫理
Information Science and Technology ethics
雨宮 智浩 鄭 銀強 長谷川 禎彦 S1S2, A1A2 0.5 集中
4890-1071 情報理工学連携講義I
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program I
A1 1
4890-1072 情報理工学連携講義II
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program II
高橋 健太 A2 1 Fri 5 16:50-18:35 理7号館 007号教室 理学部と共通 4860-1028(創造情報学専攻)
0510094(理学部情報科学科)
4890-1073 情報理工学連携講義III
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program III
S1 1 4860-1029(創造情報学専攻)
4890-1074 情報理工学連携講義IV
Information Science and Technology Industrial CollaborationProgram IV
A1A2 1
4890-1075 情報理工学連携講義V
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program V
A1A2 1
4890-1076 情報理工学連携講義VI
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program VI
A1A2 1
4890-1077 情報理工学連携講義VII
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program VII
S1S2 1
4890-1078 情報理工学連携講義VIII
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program VIII
A1A2 2 4830-1036(システム情報学専攻)
4860-1072(創造情報学専攻)
4890-1079 情報理工学連携講義IX
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program IX
A2 1
4892-3010 インターンシップI
Internship I
教員 通年 1 集中
4892-3011 インターンシップII
Internship II
教員 通年 2 集中
4890-1031 グローバル・クリエイティブリーダー講義I
Lecture for Global Creative Leaders I
2
4890-1032 グローバル・クリエイティブリーダー講義II (Introduction to Management)
Lecture for Global Creative Leaders II
岩尾 俊兵 A1A2 2 Fri 6 18:45-20:30 工学部新2号館 工211号講義室
4890-1033 グローバル・クリエイティブリーダー講義III
Lecture for Global Creative Leaders III
2
4890-1065 グローバル・クリエイティブリーダー講義IV
Lecture for Global Creative Leaders IV
2
4890-1035 グローバル・クリエイティブリーダー講義V
Lecture for Global Creative Leaders V
2
4890-1036 グローバル・クリエイティブリーダー講義VI
Lecture for Global Creative Leaders VI
2 4890-1016
4890-1037 グローバル・クリエイティブリーダー講義VII
Lecture for Global Creative Leaders VII
2
4890-1038 グローバル・クリエイティブリーダー講義VIII
Lecture for Global Creative Leaders VIII
2
4890-1039 グローバル・クリエイティブリーダー講義IX (ICTで社会の課題に臨む)
Lecture for Global Creative Leaders IX
楠 正憲 奥和田 久美 牧野 司 S1S2 2 Tue 6 18:45-20:30 工学部新2号館 工211号講義室 理学部と共通 0510068(理学部情報科学科)
4890-1040 グローバル・クリエイティブリーダー講義X (未来創造イノベーションの実践)
Lecture for Global Creative Leaders X
鎌田 富久 A1A2 2 Thu 5 17:05~18:35
4890-1041 グローバル・クリエイティブリーダー講義XI
Lecture for Global Creative Leaders XI
2
4890-1042 グローバル・クリエイティブリーダー講義XII
Lecture for Global Creative Leaders XII
2 4890-1014
4890-1067 GCL情報理工学特別講義I (メディアコンテンツ特別講義)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology I
相澤 清晴 喜連川 優 S1S2 1 Fri 6 18:45-20:30 工学部新2号館 工212号講義室 工学部と共通 4890-1045
FEN-EE4d23L1(工学部)
4890-1046 GCL情報理工学特別講義II (情報社会及び情報倫理)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology II
佐藤 一誠 A1A2 2 Wed 4 14:55-16:40 理7号館 007号教室 理学部と共通 0510067(理学部情報科学科)
4890-1047 GCL情報理工学特別講義III (人工知能が浸透する社会について考える)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology III
2 総合文化と共通 31M300-0301S(総合文化)
5140078(公共政策)
4917520(学際情報学府 )
4890-1048 GCL情報理工学特別講義IV (ユーザのためのAI入門)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology IV
國吉 康夫 中嶋 浩平 鄭 銀強 S1S2 2 Wed 5 16:50-18:35 4892-1001
4890-1049 GCL情報理工学特別講義V (機械学習手順技法)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology V
山口 利恵 S1S2 2 Thu 3 13:00-14:45 ※E 4892-1021
4890-1050 GCL情報理工学特別講義VI
GCL Special Lecture in Information Science and Technology VI
2 4892-1019
4890-1066 GCL情報理工学特別講義VII
GCL Special Lecture in Information Science and Technology VII
2
4890-1052 GCL情報理工学特別講義VIII
GCL Special Lecture in Information Science and Technology VIII
1
4890-1053 GCL情報理工学特別講義IX
GCL Special Lecture in Information Science and Technology IX
1
4890-1054 GCL情報理工学特別講義X
GCL Special Lecture in Information Science and Technology X
1
4890-1055 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義I
Special Lecture for Global Creative Leaders I
2
4890-1056 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義II
Special Lecture for Global Creative Leaders II
2
4890-1057 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義III
Special Lecture for Global Creative Leaders III
2
4890-1058 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義IV
Special Lecture for Global Creative Leaders IV
2
4890-1059 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義V
Special Lecture for Global Creative Leaders V
2
4890-1060 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義VI
Special Lecture for Global Creative Leaders VI
2
4890-1061 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義VII
Special Lecture for Global Creative Leaders VII
2
4890-1062 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義VIII
Special Lecture for Global Creative Leaders VIII
2
4890-1063 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義IX
Special Lecture for Global Creative Leaders IX
2
4890-1064 グローバル・クリエイティブリーダー特別講義X
Special Lecture for Global Creative Leaders X
2
4890-2005 GCL事例研究I
GCL Case study I
羅 芝賢 城山 英明 青木 尚美 江崎 浩 座間 敏如 平本 健二 A1A2 2 Tue 5 16:50-18:35 公共政策と共通 5140165(公共政策)
4890-2006 GCL事例研究II
GCL Case study II
2 5140163(公共政策)
4890-2007 GCL事例研究III
GCL Case study III
2 5140164(公共政策)
4894-1001 領域知識創成特別講義I
Special Lecture on Data Science I
2
4894-1002 領域知識創成特別講義II
Special Lecture on Data Science II
2
4894-1003 領域知識創成特別講義III
Special Lecture on Data Science III
1
4894-1004 領域知識創成特別講義IV
Special Lecture on Data Science IV
1
4894-1005 領域知識創成特別講義V
Special Lecture on Data Science V
1
4894-1006 領域知識創成特別講義VI
Special Lecture on Data Science VI
1
4894-1007 データサイエンス実践演習I
Practical Data Science I
須田 礼仁 山西 健司 木脇 太一 S1S2 2 Wed 4 14:55-18:35 工6号館 セミナーAD zoomによる実施の場合には受講者へ連絡する。その場合講義室は利用しない。 4894-1008
4894-1008 データサイエンス実践演習II
Practical Date Science II
須田 礼仁 山西 健司 木脇 太一 A1A2 2 Wed 4 14:55-18:35 工6号館 セミナーAD zoomによる実施の場合には受講者へ連絡する。その場合講義室は利用しない。 4894-1007
4894-1009 データサイエンス実践演習III
Practical Date Science III
1
4894-1010 データサイエンス実践演習IV
Practical Date Science IV
1
4894-1011 データサイエンス実践演習V
Practical Date Science V
1
4894-1012 データサイエンス実践演習VI
Practical Date Science VI
1
4894-1021 ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践I
Software Cloud Development Project Practice I
千葉 滋 青木 保一 S1S2 2 4860-2011
4894-1022 ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践II
Software Cloud Development Project Practice II
千葉 滋 青木 保一 A1A2 2 4860-2012
4894-1023 ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践III
Software Cloud Development Project Practice III
千葉 滋 青木 保一 S1S2 2 Fri 3 13:00-14:45 I-REF棟 Hilobby 4860-2013
4894-1024 ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践IV
Software Cloud Development Project Practice IV
千葉 滋 青木 保一 A1A2 2 Fri 3 13:00-14:45 I-REF棟 Hilobby 4860-2014
4895-1001 知能社会情報学講義I (データマイニング概論)
Intelligent World Informatics LectureI
森 純一郎 A1A2 2 Mon 5 16:50-18:35 理学部と共通
情理の学生は履修不可
0590105(理学部)
4895-1002 知能社会情報学講義II (統計データ解析I)
Intelligent World Informatics LectureII
村田 昇 S1S2 2 Fri 5 16:50-18:35 理学部と共通
情理の学生は履修不可
0505194(理学部)
4895-1003 知能社会情報学講義III (統計データ解析II)
Intelligent World Informatics LectureIII
村田 昇 A1A2 2 Fri 5 16:50-18:35 理学部と共通 情理の学生は履修不可 0505195(理学部)
4895-1004 知能社会情報学講義IV (統計的機械学習)
Intelligent World Informatics LectureIV
鶴岡 慶雅 S1S2 2 Mon 2 10:25-12:10 工学部と共通
情理の学生は履修不可
FEN-EE3d26L1(工学部)
4895-1005 知能社会情報学講義V (Introduction to Machine Learning)
Intelligent World Informatics LectureV
山口 利恵 A1A2 2 Thu 3 13:00-14:45 情理の学生は履修不可
※E
4895-1006 知能社会情報学講義VI
Intelligent World Informatics LectureVI
2 情理の学生は履修不可
4895-1007 知能社会情報学講義VII
Intelligent World Informatics LectureVII
2 情理の学生は履修不可
4895-1008 知能社会情報学講義VIII
Intelligent World Informatics LectureVIII
2 情理の学生は履修不可
4895-1009 知能社会情報学講義IX
Intelligent World Informatics LectureIX
2 情理の学生は履修不可
4895-1010 知能社会情報学講義X
Intelligent World Informatics LectureX
2 情理の学生は履修不可
4895-2001 知能社会情報学特別講義I (データサイエンス超入門)
Intelligent World Informatics Special Lecture I
齋藤 洋 S1,A1 1 Tue 5 16:50-18:35 工学部と共通
情理の学生は履修不可
FEN-CO3d20L1(工学部)
FEN-CO3d21L1(工学部)
4895-2002 知能社会情報学特別講義II (メディアプログラミング入門)
Intelligent World Informatics Special Lecture II
山肩 洋子 S2,A2 1 Mon 5 16:50-18:35 理学部と共通
情理の学生は履修不可
0590107-1(理学部)
0590107-2(理学部)
4895-2003 知能社会情報学特別講義III
Intelligent World Informatics Special Lecture III
1 理学部と共通
情理の学生は履修不可
0590106(理学部)
4895-2004 知能社会情報学特別講義IV
Intelligent World Informatics Special Lecture IV
1 理学部と共通
情理の学生は履修不可
0590108(理学部)
4895-2005 知能社会情報学特別講義V (実世界情報処理)
Intelligent World Informatics Special Lecture V
塚田 学 A1 1 Thu 4 14:55-16:40 情理の学生は履修不可 0590109(理学部)
4895-2006 知能社会情報学特別講義VI (情報システム演習)
Intelligent World Informatics Special Lecture VI
山根 基 通年(集中) 1 集中 情理の学生は履修不可
4895-2007 知能社会情報学特別講義VII (Pythonプログラミング入門)
Intelligent World Informatics Special Lecture VII
森 純一郎 山肩 洋子 S1,A1 1 集中 理学部と共通
情理の学生は履修不可
0590102-1(理学部)
0590102-2(理学部)
0590102-3(理学部)
4895-2008 知能社会情報学特別講義VIII
Intelligent World Informatics Special Lecture VIII
1 情理の学生は履修不可 0590110(理学部)
4895-2009 知能社会情報学特別講義IX
Intelligent World Informatics Special Lecture IX
1 情理の学生は履修不可
4895-2010 知能社会情報学特別講義X
Intelligent World Informatics Special Lecture X
1 情理の学生は履修不可
4893-1001 情報理工学英語特別講義I (国民生活・社会基盤としてのITシステム特論)
Special Lecture in Information Science and Technology IE
S1 2 ※E 0510068(理学部)
4893-1002 情報理工学英語特別講義II(オンライン国際研究インターンシップ)
Special Lecture in Information Science and Technology IIE
定兼 邦彦 Suppakitpaisarn Vorapong 通年 2 集中 ※E
4893-1003 情報理工学英語特別講義III
Special Lecture in Information Science and Technology IIIE
S1S2 2 ※E
4893-1004 情報理工学英語特別講義IV
Special Lecture in Information Science and Technology IVE
A1A2 2 ※E 4860-1030(創造情報学専攻)
4893-1005 情報理工学英語特別講義V
Special Lecture in Information Science and Technology VE
2 ※E
4893-1006 情報理工学英語特別講義VI
Special Lecture in Information Science and Technology VIE
2 ※E
4893-1007 情報理工学英語特別講義VII
Special Lecture in Information Science and Technology VIIE
S2 1 ※E

※次の科目同士は、開講年度が異なっても、両方の履修は認められない。
4890-1072「情報理工学連携講義II」と4860-1028(創造情報学専攻), 0510094(理学部情報科学科)
4890-1073「情報理工学連携講義III」と4860-1029(創造情報学専攻)
4890-1078「情報理工学連携講義VIII」と4830-1036(システム情報学専攻), 4860-1072(創造情報学専攻)
4890-1036「グローバル・クリエイティブリーダー講義VI」と4890-1016
4890-1039「グローバル・クリエイティブリーダー講義IX (ICTで社会の課題に臨む)」と0510068(理学部情報科学科)
4890-1042「グローバル・クリエイティブリーダー講義XII」と4890-1014
4890-1067「GCL情報理工学特別講義I (メディアコンテンツ特別講義)」と4890-1045, FEN-EE4d23L1(工学部)
4890-1046「GCL情報理工学特別講義II (情報社会及び情報倫理)」と0510067(理学部情報科学科)
4890-1047「GCL情報理工学特別講義III (人工知能が浸透する社会について考える)」と31M300-0301S(総合文化), 5140078(公共政策), 4917520(学際情報学府 )
4890-1048「GCL情報理工学特別講義IV (ユーザのためのAI入門)」と4892-1001
4890-1049「GCL情報理工学特別講義V (機械学習手順技法)」と4892-1021
4890-1050「GCL情報理工学特別講義VI」と4892-1019
4890-2005「GCL事例研究I」と5140165(公共政策)
4890-2006「GCL事例研究II」と5140163(公共政策)
4890-2007「GCL事例研究III」と5140164(公共政策)
4894-1007「データサイエンス実践演習I」と4894-1008
4894-1008「データサイエンス実践演習II」と4894-1007
4894-1021「ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践I」と4860-2011
4894-1022「ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践II」と4860-2012
4894-1023「ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践III」と4860-2013
4894-1024「ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践IV」と4860-2014
4895-1001「知能社会情報学講義I (データマイニング概論)」と0590105(理学部)
4895-1002「知能社会情報学講義II (統計データ解析I)」と0505194(理学部)
4895-1003「知能社会情報学講義III (統計データ解析II)」と0505195(理学部)
4895-1004「知能社会情報学講義IV (統計的機械学習)」とFEN-EE3d26L1(工学部)
4895-2001「知能社会情報学特別講義I (データサイエンス超入門)」とFEN-CO3d20L1(工学部), FEN-CO3d21L1(工学部)
4895-2002「知能社会情報学特別講義II (メディアプログラミング入門)」と0590107-1(理学部), 0590107-2(理学部)
4895-2003「知能社会情報学特別講義III」と0590106(理学部)
4895-2004「知能社会情報学特別講義IV」と0590108(理学部)
4895-2005「知能社会情報学特別講義V (実世界情報処理)」と0590109(理学部)
4895-2007「知能社会情報学特別講義VII (Pythonプログラミング入門)」と0590102-1(理学部), 0590102-2(理学部), 0590102-3(理学部)
4895-2008「知能社会情報学特別講義VIII」と0590110(理学部)
4893-1001「情報理工学英語特別講義I (国民生活・社会基盤としてのITシステム特論)」と0510068(理学部)
4893-1004「情報理工学英語特別講義IV」と4860-1030(創造情報学専攻)

研究科共通科目・講義内容

授業科目 担当教員 講義内容
4892-1023
情報理工学倫理
Information Science and Technology ethics
雨宮 智浩 鄭 銀強 長谷川 禎彦 情報理工学に特有の研究倫理・教育倫理に関する包括的知識を習得する。
To acquire comprehensive knowledge of research and educational ethics specific to information science and engineering.
集中講義(日本語版と英語版を実施)
Zoomにてオンライン開催とする。
英語講義:6月1日 13:00-18:00
日本語講義:6月2日 13:00-18:00
Intensive lecture
The lecture will be held online via Zoom.
[English class]: June 1 (Wed) 13:00-18:00
[Japanese class]: June 2 (Thu) 13:00-18:00
4890-1072
情報理工学連携講義II
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program II
高橋 健太 情報セキュリティに関連する下記のトピックスについて解説する。
(1) 情報セキュリティの概念と定義
(2) サイバー攻撃の動向と対策(利用者視点)
(3) サイバー攻撃の動向と対策(事業者視点)
(4) 暗号技術(共通鍵暗号,公開鍵暗号,電子署名など)
(5) 安全性の数理
(6) 認証技術(PKI,バイオメトリクスなど)
(7) セキュリティ技術の最新動向(プライバシ保護、ブロックチェーン,AI/機械学習とセキュリティ,耐量子計算機暗号,PBIなど)
1. 情報セキュリティの概念と定義
2. 利用者視点からのサイバー攻撃動向と対策
3. 事業者視点からのサイバー攻撃動向と対策
4. リスクアセスメント
5. インシデントレスポンス
6. 共通鍵暗号
7. 公開鍵暗号と鍵共有
8. 電子署名
9. 安全性の数理
10. PKI: Public Key Infrastructure
11. バイオメトリクス
12. プライバシー保護
13. ブロックチェーン
14. AI/機械学習とセキュリティ
15. PBI: Public Biometrics Infrastructure
4892-3010
インターンシップI
Internship I
教員 インターンシップに参加した情報理工学系研究科に所属する大学院学生が、所定の条件を満たしていて、研究科において適当と判断した場合に単位が認定される。
-
4892-3011
インターンシップII
Internship II
教員 インターンシップに参加した情報理工学系研究科に所属する大学院学生が、所定の条件を満たしていて、研究科において適当と判断した場合に単位が認定される。
-
4890-1032
グローバル・クリエイティブリーダー講義II (Introduction to Management)
Lecture for Global Creative Leaders II
岩尾 俊兵 目的:ビジネスモデル思考、すなわち個別の製品や個別の企業の競争力だけに着目するのではなく「トータルな事業システム」の競争力の観点から戦略を組み立てる能力を身に着けることが目的である。
目標:ビジネスモデルの構築・分析に必要な様々な理論を理解すると同時に、こうした理論について活発な議論をおこなうことで、理論を消化し実践に活かせるようになることを目指す。
In English:The aim of this lecture is to learn business model thinking, i.e., the ability to construct business strategies from the perspective of the competitiveness of "total business systems," rather than focusing only on the competitiveness of individual products or business units. To understand various theories necessary for building and analyzing business models, and at the same time, to be able to digest the theories and apply them in practice through active discussions on these theories.
現代の企業が直面する競争環境において「製品の品質では勝っているのに企業間競争では負けた」「技術開発では最先端のはずなのに利益で負けた」といった状況が頻繁にみてとれる。こうした認識を踏まえた上で、この講義では企業がこうした事態におちいってしまう一因を「ビジネスモデル思考不足」に求め、一製品や一企業を超えた視点での価値づくり・利益づくりの実践のための基礎力を身に着ける。授業においては理論を学ぶとともにディスカッションの時間が多く取られる。
※下記は講義の進め方の例(実際の講義は学生の意見に合わせてディスカッション中心or講義中心の比重を変更するため、内容も適宜変更される)
第1回 イントロダクション:ビジネスモデル思考とは何か
第2回 実例でつかむビジネスモデル
第3回 ビジネスモデルにおける顧客の視点
第4回 ビジネスモデルの収入構造:財務的視点
第5回 ビジネスモデル設計と経済性:規模、範囲、速度
第6回 ビジネスモデルと産業構造
第7回 ビジネスモデルと生産戦略・購買戦略
第8回 ビジネスモデルと流通戦略・広告戦略
第9回 ビジネスモデルとイノベーション戦略・アーキテクチャ戦略
第10回 ビジネスモデルに他社をどう巻き込むか?:戦略的提携と組織間関係
第11回 プラットフォーム型のビジネスモデル戦略
第12回 国際化の時代におけるビジネスモデル
第13回 ビジネスモデル・キャンバスと活動システム・マッピング
第14回 ビジネスモデル思考の実践:ビジネスモデル囲碁
4890-1039
グローバル・クリエイティブリーダー講義IX (ICTで社会の課題に臨む)
Lecture for Global Creative Leaders IX
楠 正憲 奥和田 久美 牧野 司 【世界が抱えている様々な課題を、テクノロジと知恵でいかに解決するか?】
社会の課題について自ら考え、行動を起こし、世界を変えていくことがすべての人に求められている。本講座では、専門領域も考え方も異なる3人の講師が、特に中長期的にICT技術が関わっていくべき課題について知見を述べ、それらを題材に受講生と講師がフリーディスカッションやワークショップを行い、考察や発想のプロセスを体験するのが目的である。
ディスカッションのテーマ例は以下のようなものであるが、各内容は社会情勢や新しいテクノロジの出現や受講者の関心領域などに応じて毎年柔軟に変化させている。
・人工知能が人間の知能を凌駕し、ロボットが人間の仕事のほとんどを代替するような未来において、人類はいかにしてその生物的限界を超え、どのように働けばいいのか?
・人工知能、ロボット、自動運転車自身による犯罪をいかに防止し、もし起きた場合、法律でどう裁くのか?
・XaaS(MaaS:Mobility as a Serviceなど)の「サービス化」は社会をどのように変えているか?
・DXが進み、Fake情報蔓延する中で、人々はプライバシーをどう守るのか、また、そもそもプライバシーとは何か?
・シェアリングエコノミー、Fintechなどデジタル経済は人々をどう変えつつあるのか?
・Withコロナ、アフターコロナの「働き方」はどう変わっているのか?
・急速に進む遺伝子工学や宇宙ビジネスなどに、ビジネスフロンティアはどう切り込んでいるか?
・パンデミック後のグリーンリカバリーとそれらに向けたESG投資(仮想発電所、炭素税・・)?
・地球の限界(核兵器、温暖化、海洋汚染、スペースデブリなど)への認識と人類の対応は?
(講師プロフィール)
奥和田 久美
企業研究者を経て、科学技術・学術政策研究所にて科学技術予測のプロジェクトを指揮し、科学技術イノベーション基本計画などの政府長期戦略策定に関わる。「人と情報のエコシステム」などの新規研究プログラムの領域設計にも関わる。現在は、IT企業のDX改革、環境企業の新事業開拓コンサルティング、デジタルヘルスベンチャーの支援などを手がけている。北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)知識マネジメント領域客員教授
楠 正憲
マイクロソフト、ヤフー、MUFGを経て統括官としてデジタル庁の立ち上げに参画。現在はデジタル庁統括官のほか、東京都 デジタルサービスフェロー、福岡市 政策アドバイザー、ISO/TC307 国内委員会 委員長などを務める。
牧野 司
2018年、東京海上日動火災・東京海上研究所を定年退職し、現在は東大GCL/IIWの非常勤講師、慶應博士課程リーディング教育プログラム訪問教授、筑波大学理工情報生命学術院客員教授として講義・ゼミを担当するほか、国内外の複数の企業・組織のアドバイザーを務めている。2016年シンギュラリティ大学エグゼクティブプログラム卒業。キャンピングカーを所有し、日本中を旅しながら講義や仕事を行っている。
(内容および順番は変更の可能性あり)
◆問題提起・課題設定(各講師・受講生の問題意識の共有と課題の設定)
◆バイオテクノロジー(ゲノム編集、パンデミックなど)
◆地球環境(気候変動・環境適応、海洋汚染と海洋資源など)
◆宇宙ビジネス(宇宙ベンチャー、地球外資源発掘など)
◆技術と倫理(自動運転、ドローン、原発、ロボットなど)
◆デジタル政府(番号制度、新型コロナ対策/デジタル庁の創設など)
◆データ駆動型ビジネス/インダストリー4.0
◆シェアリングエコノミー・オンデマンドエコノミー
◆キャッスレス社会/CBDC・決済システム改革/暗号資産・分散型金融
◆シンギュラリティ大学流・イノベーションワークショップ
◆ヒトの働きは変わる?(仕事とは?、ベーシックインカムなど)"
4890-1040
グローバル・クリエイティブリーダー講義X (未来創造イノベーションの実践)
Lecture for Global Creative Leaders X
鎌田 富久 革新的な技術や科学的知見、大学の研究成果を活用し、インパクトのある社会課題を解決するイノベーションを実践する方法として、スタートアップ的手法について学ぶ。スタートアップの概要、良いアイデアの生み出し方、ビジネスモデルや戦略などを体系的に学ぶ。また、研究者兼起業家のゲスト講師によるスタートアップの実践について研究、学習する。さらに、リアル社会のニーズや課題について、各業界からゲストをお招きして、ディスカッションする(情報理工学系研究科の産学連携のプロジェクトUMP-JUSTと連携)。演習では、具体的にビジネスアイデアを立案し、実践力を身につける。
1. スタートアップの概要
- スタートアップとは/今なぜスタートアップが重要なのか
- 良いアイデアを生み出す思考法
- ビジネスモデル/スケールするための戦略
- スタートアップの成長プロセス(創業チーム/採用/組織化/企業文化/資金調達/EXIT)
2. 研究者兼起業家の事例研究
3. リアル社会の課題を探る
- 産業界からゲスト講師をお招きし、自社の取り組み、業界の課題や事例を紹介して
いただいて、ディスカッションする
4. ビジネスアイデアの実践
- ビジネスアイデアの立案/ビジネスアイデアのブラッシュアップ
- 発表会
講義やディカッションを通して、技術の応用やイノベーションのアイデアを探り、最終的に具体的なビジネスアイデアを立案する。講義の予定は以下の通り(変更になる場合もあります)。
第1回 (10/06) スタートアップとは/今なぜスタートアップ的手法が重要なのか
第2回 (10/13) 良いアイデアを生み出す思考法
第3回 (10/20) ビジネスモデル/スケールするための戦略
第4回 (10/27) スタートアップの成長プロセス
(創業チーム/採用/組織化/企業文化/資金調達/EXIT)
第5回 (11/10) 研究者・起業家から学ぶ(1) スタートアップで社会実装を進める起業家のゲスト講師
第6回 (11/22) 研究者・起業家から学ぶ(2)
第7回 (11/24) 研究者・起業家から学ぶ(3)
第8回 (12/01) リアル社会の課題を探る(1)
第9回 (12/08) リアル社会の課題を探る(2)
第10回(12/15) リアル社会の課題を探る(3)
第11回(12/22) ビジネスアイデア ブラッシュアップ(1)
第12回(01/05) ビジネスアイデア ブラッシュアップ(2)
第13回(01/12) ビジネスアイデア発表会
4890-1067
GCL情報理工学特別講義I (メディアコンテンツ特別講義)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology I
相澤 清晴 喜連川 優 ITビジネスの実際をみる。コンテンツを中心として、それぞれのコンセプト、現実のITシステム,人工知能応用、セキュリティ等々の観点からその最先端の技術とサービスについて学び、それらを活用した情報ビジネスの現状と展開について講義と質疑を行う。
産業界からの講師による下記の講義を予定している。リストは下記URL参照。
http://www.hal.t.u-tokyo.ac.jp/media_content.html
4月はオンライン,5月以降は、オンサイトを中心としたハイブリッドで行う予定.変更もありうるので.告知に注意すること.
下記の企業からの講演を予定している.DMMGAMES, NHK, LINE, CyberAgent , Merpay, Square Enix, Lategra, Microsoft等
=オンライン=
第1回4月8日 DMMGAMES VRゲームプロジェクト室 室長藤井 隆之 “VRゲーム制作から見たメタバースの現在と未来予想"
以下調整中
第2回4月15日
第3回4月22日
=オンサイト+オンライン=
第4回5月6日
第5回5月20日
第6回5月27日
第7回6月3日
第8回6月17日
第9回7月1日
第10回7月8日
産業界からの講師による下記の講義を予定している。リストは下記URL参照。
http://www.hal.t.u-tokyo.ac.jp/media_content.html
4890-1046
GCL情報理工学特別講義II (情報社会及び情報倫理)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology II
佐藤 一誠 情報科学技術が作り出した情報社会の現状とそのあり得るべき姿、情報科学技術の発展の方向性などについて、様々な観点から学び考える。具体的には、以下のようなテーマを扱う。
情報倫理
技術者倫理・技術倫理
人工知能倫理・シンギュラリティ
メディアリテラシー
ソーシャルメディア
個人情報保護・パーソナルデータ
特許
著作権
行動科学
情報教育
各回、特定のテーマを取り上げ、そのテーマに関して概説を行った後、いくつかの論点に関して参加者により議論を行う。
ただし、特定のテーマに関してゲスト講師に講演をいただく回も複数回設ける。それらの回については、レポート課題の提出を求めることがある。
4890-1048
GCL情報理工学特別講義IV (ユーザのためのAI入門)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology IV
國吉 康夫 中嶋 浩平 鄭 銀強 深層学習に代表される人工知能(AI)技術が飛躍的に発展し、社会のあらゆる場面でAIの実応用が進み、学術研究の場でも分野を問わずAI活用が進んでいます。本講義では、このように様々な分野にまたがったAIの応用例を概観しつつ、ユーザの立場から、AI技術とのかかわり方やより身近な活用の仕方を学ぶことを目標とします。
人文・社会科学系から農学・医学・理工系までの,AIや情報を専門としない学生を第一のターゲットとします.またAIや情報を専門とする学生も,実応用やユーザ視点を学ぶと共に異分野交流の機会を得られるので有益です.具体的には、AIとは何かについて概観したあと,AI技術の中核である画像認識・理解、テキスト解析などの概要を学び,次にそれらが人文社会・経済・法・理・農・医・工・芸術などの分野において、どのように実装し活用されているかを、各分野の専門家から学びます。また、受講生自身がAIユーザとなって、ツールの活用・評価などを行うグループワークや、課題発表・ディスカッションも行います。これらの講義と実践の内容は,人文社会系等の学生でも抵抗なく取り組めるよう,教養課程を越える数理・情報・プログラミング等の知識・経験は前提としません.一方で,本講義をきっかけに,より深く技術的な内容を学びたくなった学生のために,体系的習得のための他講義や教科書の紹介などのガイダンスも行います.
Thanks to the astonishing advancement of technologies relating to deep learning and big data, artificial intelligence (AI) is reshaping many aspects of the society. This course will deliver overviews of recent applications of AI in a variety of fields, through which one might get to know state-of-the-art AI technologies better and, hopefully, to utilize them for his/her own tasks. This course is targeting on students from departments in literature, social science, agriculture, medical science et al., without requiring expertise in informatics and AI. In spite of that, students in informatics are also welcomed, since it is beneficial to know recent applications of AI and to communicate with people beyond informatics through this course. Specifically, after brief introductions of AI's history and advancement in the deep learning era, invited experts in literature, social science, agriculture, arts, medical science et al., will introduce the latest applications of AI in a specific domain. As potential users of AI technologies and products, all students in this lecture are encouraged to experience recent off-the-shelf AI tools, without heavy programming loads. For those who would like to go deeper into AI, a comprehensive review of lectures given in the graduate school of IST will be offered for information.
第1回(4月6日):「講義紹介」(東京大学AIセンター 國吉康夫 教授)、「AIの過去・現在・将来」(東京大学AIセンター 松原仁 教授)
第2回(4月13日):「深層学習時代のAI進展」(東京大学先端研 原田達也 教授)
第3回(4月20日):「AI実践の基礎」(東京大学情報理工学系研究科 山肩洋子 准教授)
第4回(4月27日):「AIと農業自動化」(東京大学情報理工学系研究科 深尾隆則 教授)
第5回(5月11日):「AIと医療」(国立情報学研究所・東京大学情報理工学系研究科 佐藤真一 教授)
第6回(5月18日):「AIとアニメ創作」(早稲田大学 理工学術院 シモセラエドガー 准教授)
第7回(5月25日):「私がAIのユーザとして ー ブレーンストーミング」(東京大学AIセンター 中嶋浩平 准教授・鄭銀強 准教授)
第8回(6月1日):「AIと古文学」(国立情報学研究所 北本朝展 教授)
第9回(6月8日):「AIと社会」(東京大学空間情報研究センター 柴崎亮介 教授)
第10回(6月15日):「ゲームAI」(東京大学情報理工学系研究科 鶴岡慶雅 教授)
第11回(6月22日):「信頼されるAI」(国立情報学研究所・東京大学情報理工学系研究科 越前功 教授)
第12回(6月29日):「私がAIのユーザとして ー 発表・ディスカッション」(履修生)
第13回(7月6日):「私がAIのユーザとして ー 発表・ディスカッション」(履修生)
Lecture1 (April 6): [Course Introduction] (Prof. Yasuo Kuniyoshi, The University of Tokyo), [AI's past, present and future] (Prof. Hitoshi Matsubara, The University of Tokyo)
Lecture2 (April 13): [AI in the deep learning era] (Prof. Tatsuya Harada, The University of Tokyo)
Lecture3 (April 20): [Basics for Implementing AI] (Assoc. Prof. Yoko Yamakata, The University of Tokyo)
Lecture4 (April 27): [AI for automated agriculture] (Prof. Takanori Fukao, The University of Tokyo)
Lecture5 (May 11): [AI for medical diagnosis] (Prof. Shin'ichi Satoh, NII/The University of Tokyo)
Lecture6 (May 18): [AI for anime creation] (Assoc. Prof. Edgar Simo-Serra, Waseda University)
Lecture7 (May 25): [Being an AI user - Brainstorming] (Assoc. Prof. Kohei Nakajima and Assoc. Prof. Yinqiang Zheng, The University of Tokyo)
Lecture8 (June 1): [AI for ancient literature] (Prof. Asanobu Kitamoto, NII)
Lecture9 (June 8): [AI for social activities] (Prof. Ryosuke Shibasaki, The University of Tokyo)
Lecture10 (June 15): [Game AI] (Prof. Yoshimasa Tsuruoka, The University of Tokyo)
Lecture11 (June 22): [Trustworthy AI] (Prof. Isao Echizen, NII/The University of Tokyo)
Lecture12 (June 29): [Being an AI user - Presentation/Discussion] (All Lecture Students)
Lecture13 (July 6): [Being an AI user - Presentation/Discussion] (All Lecture Students)
4890-1049
GCL情報理工学特別講義V (機械学習手順技法)
GCL Special Lecture in Information Science and Technology V
山口 利恵
4890-2005
GCL事例研究I
GCL Case study I
羅 芝賢 城山 英明 青木 尚美 江崎 浩 座間 敏如 平本 健二 デジタル化が進む現代社会において、パブリック・マネジメント (PM)- 行政・公共サービスの提供に関わる組織の運営及びガバナンス - は変革を迫られている。この授業では、チェンジ・マネジメントの観点を柱とし、様々なPMの領域で必要とされるデジタル・テクノロジーを活用した変革を理解し、その変革をもたらすための施策を考察することを目的とする。授業では毎回、専門家による講義とディスカッションを交えながら、(1) 何が必要とされている変革で、(2)変革を後押ししている要因、(3)変革の障害となっている要因を多角的に特定し、変革を達成し、定着化させる施策を考察する。参加者はPMとデジタル・テクノロジーが交差する領域で関心を持つテーマについて、チェンジ・マネジメントの視点からレポートをまとめ発表することが求められる。
<構成(予定)>
1.イントロダクション 〜 チェンジ・マネジメントの視点
2.デジタル行政の基盤構築に向けた施策
3.データ活用とセキュリティの確保
4.デジタル社会における政策過程の変容
5.自治体と事業者の視点
6.デジタル化先進国に学ぶ
7.デジタル・テクノロジーの活用〜国際開発の現場から
8.レポート報告
4894-1007
データサイエンス実践演習I
Practical Data Science I
須田 礼仁 山西 健司 木脇 太一 この演習では、ビジネスの現場から提供されたデータを学生がグループワーク形式で分析します。ここでは問題の発見や分析法の提案から実際の分析、そして企業へのフィードバックまで、1人前のデータサイエンティストが社会で求められるであろう技術を広く深く学ぶことができます。当演習の履修はデータサイエンス応用課程の修了証の必要要件です。
初回:データ・課題説明
2−6回:分析・開発
7回:中間発表
8−12回:分析・開発
13回:最終成果報告会
4894-1008
データサイエンス実践演習II
Practical Date Science II
須田 礼仁 山西 健司 木脇 太一 この演習では、ビジネスの現場から提供されたデータを学生がグループワーク形式で分析します。ここでは問題の発見や分析法の提案から実際の分析、そして企業へのフィードバックまで、1人前のデータサイエンティストが社会で求められるであろう技術を広く深く学ぶことができます。当演習の履修はデータサイエンス応用課程の修了証の必要要件です。
初回:データ・課題説明
2−6回:分析・開発
7回:中間発表
8−12回:分析・開発
13回:最終成果報告会
4894-1023
ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践III
Software Cloud Development Project Practice III
千葉 滋 青木 保一 クラウドコンピューティングの基盤技術として主に仮想化技術を取り上げ、その原理、実装技術について講義する。
また小グループに分かれてのハンズオンによる実習を通して実践的な知識を学ぶ。
おおむね以下のように進める予定である。
1. Multi-tasking/processing
2. Hardware virtualization
3. Github (hands-on)
4. VM performance
5. Server Consolidation
6. Architectures
7. As a Service
8. Authentication
9. Storage virtualization
10. AWS (hands-on)
4894-1024
ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践IV
Software Cloud Development Project Practice IV
千葉 滋 青木 保一 将来の情報技術開発を担う人材として必要なソフトウェア開発プロジェクトの経験を積む。企業等から参加するソフトウェア開発実務の長い技術者(Engineering Partner)の指導・助言のもとで、自らプロジェクト課題を設
定し、複数人のチームでクラウドソフトウェアの開発を行う。開発を通じて上流から下流までのプロセスを身につけ、アイデアを正しい方法論でソフトウェアに仕上げる力とソフトウェア開発過程に関する深い洞察力を養う。
4-6 名程度でグループを構成、グループ毎に異なるソフトウェア開発をおこなう。
期首にグループソフトウェア開発に必要な知識・スキル、例えばレポジトリ管理、ソフトウェア開発手法、について学ぶ。
その後開発目標を設定、期末に最終発表会をおこなう。
これまで開発したソフトウェアの例:
- 研究室のミーティング調整アプリケーション
- IoT 開発フレームワーク
- 動画リコメンデーション
4895-1001
知能社会情報学講義I (データマイニング概論)
Intelligent World Informatics LectureI
森 純一郎 ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本授業では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
第1回目はガイダンスおよび全体の概論を説明する。以降、以下の内容について授業を進める。授業全体の最後には学習した内容に基づきミニプロジェクトを行う。確率・統計、線形代数、解析、最適化などの必要な数学的知識は具体的な手法と織り交ぜて都度説明する。
1. ガイダンス、データ分析のためのプログラミング基礎1: Pythonの基礎
2. データ分析のためのプログラミング基礎2: Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlibなどのモジュール
3. データの記述統計・前処理: 記述統計、分布、最尤法、欠損値・外れ値の処理など
4. テキストデータ分析: tfidf、ベクトル空間モデル、形態素解析、類似度、潜在意味解析など
5. ネットワーク分析: 隣接行列, 最短距離, 中心性、コミュニティ抽出、ネットワークの数理モデルなど
6. 機械学習の基礎(教師なし学習): k-means、階層化クラスタリング
7. 機械学習の基礎(教師なし学習): EMアルゴリズム、主成分分析
8. 機械学習の基礎(教師あり学習): 線形回帰、ロジスティック回帰
9. 機械学習の基礎(教師あり学習): 過学習と正則化、モデル評価と選択
10. データ分析の実践
11. 深層学習の基礎:多層パーセプトロン、誤差逆伝搬法、最適化など
12. 畳み込みニューラルネットワークと画像処理応用
13. 再帰的ニューラルネットワークと言語処理応用
4895-1002
知能社会情報学講義II (統計データ解析I)
Intelligent World Informatics LectureII
村田 昇 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。
統計データ解析Iでは、受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、および分散分析、回帰分析の方法を、データ処理を通じて実習する。
1. 統計ソフトウエアR入門:Rの基本的な使い方を学ぶ。
2. データのプロット:Rのグラフィックス機能を使い、データを見やすく表示する。
3. シミュレーションと極限定理:極限定理は統計学の基本である。ここではシミュレーションによって現象を観察する。
4. 確率分布:確率分布の基礎と幾つかの例を学習する。
5. 基礎的な記述統計量とデータの集約:データの様子を簡素にまとめる方法について考える。
6. 推定:統計モデルに対して有効な推定法を学ぶ。
7. 検定:データに基づき統計的仮説を検定する方法を扱う。
8. 分散分析:一元配置、二元配置について学ぶ。
9. 回帰分析:ある変量を他の変量で説明する回帰モデルを扱い、その推定、検定の方法を身につける。
4895-1003
知能社会情報学講義III (統計データ解析II)
Intelligent World Informatics LectureIII
村田 昇 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。
統計データ解析IIでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。
1. 統計ソフトウエアR
2. 多変量分布のシミュレーション
3. 重回帰分析
4. 主成分分析
5. 判別分析
6. その他の多変量解析法
7. 時系列解析入門
4895-1004
知能社会情報学講義IV (統計的機械学習)
Intelligent World Informatics LectureIV
鶴岡 慶雅 確率モデルを基礎とした機械学習に関する諸概念を習得することを目標とする。
To learn the basic concepts of statistical machine learning
1. 線形回帰
2. 分類モデル
3. 性能評価
4. モデル選択と正則化
5. 非線形モデル
6. 決定木
7. サポートベクターマシン
8. 教師なし学習
------------------------------
1. Linear regression
2. Classification
3. Resampling methods
4. Model selection and regularization
5. Nonlinear models
6. Tree-based methods
7. Support vector machines
8. Unsupervised methods
4895-1005
知能社会情報学講義V (Introduction to Machine Learning)
Intelligent World Informatics LectureV
山口 利恵
4895-2001
知能社会情報学特別講義I (データサイエンス超入門)
Intelligent World Informatics Special Lecture I
齋藤 洋 データサイエンスに関する社会状況などの周囲状況およびデータサイエンスの技術概要、特に、データサイエンスに関わる統計・機械学習の概要を講義する。講義で紹介された統計・機械学習手法を用いて、分類や予測・回帰問題をR(またはpython)のプログラミングにより解く。これにより、データサイエンスの概要を把握・学習し、データサイエンスの中核技術に関する基本的レベルの修了を目標とする。プログラミングに習熟していない学生には「Rの初歩」(第1回授業)により、Rの初歩的プログラミングを指導する。授業においては、Rを主体とするが、pythonによるプログラミングを指向する学生のために、例題・演習などについては、pythonについても回答例を提供する。課題回答はpythonによるものも認める。
105分授業
1)「Rの初歩」(第1回授業)
必要なRに関する最小限の知識を習得するために行う。
予習をし、例題、練習問題をやってくる。
できなかった部分についてのみ、授業で対応する。
RでのプログラムをRに精通する学生、pythonによりプログラミング行う学生は、必ずしも受講の必要はない。
Rのインストールがうまくできない学生への対応も行う。
2)座学(第2-6回授業)
データサイエンスの背景
商用化・産業化動向
社会的影響
構成技術・概念
統計の代表的手法
機械学習の代表的手法
など
主要トピックごとに、プログラミングを行う。
3)統計・機械学習演習(第(6,)7回授業)
ITC-LMS上に用意されたデータセットに対して、統計・機械学習の代表的手法のRまたはpythonのプログラムを作成し適用してみる。その際、Rのプログラミングに精通していない学生は、 ITC-LMS上に用意されたtemplate.r、functions.rを用いることで、 Rのプログラミングの負担を減らすことができる。分類や回帰の問題に対して適用すべき、適用できる手法を体験し、違いを認識する。各手法におけるパラメータ(例えば、ニューラルネットの層数)や事前処理(例えば、変数の正規化)の有無の影響を体験する。
4895-2002
知能社会情報学特別講義II (メディアプログラミング入門)
Intelligent World Informatics Special Lecture II
山肩 洋子 主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。
メディア情報処理の基礎を学びます。
S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。
情報理工学系の学生も履修可ですが卒業単位には認められませんのでご注意ください(詳細はご所属の専攻に確認してください)。
「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、時系列データや音、テキスト、画像といった様々なメディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。
拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
概ね、以下のような流れで進めていく。授業内容の詳細は状況に応じて変更する可能性がある。
第1回 ガイダンス
この講義の目的と進め方、第2回以降の具体的な内容と演習の環境設定について説明する。
演習はGoogle Colaboratoryで行うので、基本的な操作方法を会得しておくこと(先んじて「Pythonプログラミング入門」の受講を推奨する)。
第2回 音響情報解析:音声の特徴を可視化しよう
人間の聴覚の仕組みと、音声や楽器の音響特性、マイクロフォン・スピーカの仕組み、コンピュータにおける音声データの表現を学ぶ。
また、周波数分解やスペクトログラムといった基礎的な音響解析を体験する。また、音声認識の仕組みについて学ぶ。
第3回 テキスト解析1:夏目漱石っぽい文を生成してみよう
コンピュータにおけるテキストの表現を知り、形態素解析器janomeを使った単語分割、自然言語解析ツールNLTKを使ったn-gram言語モデル学習等、簡単な自然言語処理のアルゴリズムを理解し、そのプログラムを体験する。
青空文庫から小説を取り出し、文の特徴を学習してランダムな文を生成してみよう。
第4回 テキスト解析2:文書のトピックを解析しよう
異なる単語や文どうしの近さを評価する手法を学ぶ。
自然言語処理ライブラリgensimを用いて、単語をベクトルに変換する手法や、文書から特徴を抽出する手法(tf-idf法、LDA法、word2vec法)を体験する。
Wikipediaから取得した記事を使って、「法」や「植物」などのカテゴリを特徴づけるワードクラウドを生成する。
第5回 画像処理1:人間の視覚の仕組みと簡単な画像処理
人間の視覚の仕組み、色の感覚と表現、カメラの仕組み、コンピュータにおける画像のデータ表現などを学ぶ。
コンピュータビジョン用ライブラリopencvを用いて、ヒストグラム、色調や幾何変換、顔認識などの基礎的な画像処理を体験する。
第6回 画像認識2:深層学習による高度な画像認識
一般物体認識の深層学習モデルであるCNNを中心に、深層学習により画像がどのように扱われるかを学ぶ。
また、画像処理分野で扱われている課題や新しいモデルを紹介する。
第7回 マルチメディア処理:Webページから自動で情報を集めよう
Webスクレイピングにより自動的に情報を収集するクローリング技術と、その運用における法的・社会的ルールを学ぶ。
また、様々な企業が提供する画像認識や自然言語処理などの高度な情報処理サービスを、Webを介して利用可能とするWeb APIについて、その仕組みやビジネスモデルを学ぶ。
4895-2005
知能社会情報学特別講義V (実世界情報処理)
Intelligent World Informatics Special Lecture V
塚田 学 目標:
実世界情報処理(IoT, CPS, AR, VR)に関する理解を深め、発展の方向性についての認識を持つ
目的:
1) IoT, CPS, AR, VRの特徴・意義を説明できる
2) それぞれの技術の要素技術の長所短所を説明できる
3) 日々のIoT, CPS, AR, VRに関するニュースを理解でき、自分の意見を構築できる
第1回 イントロダクション
第2回 インターネット
第3回 Internet of Things
第3回 交通システム、自動運転、ITS
第5回 Virtual Reality
第6回 Augmented Reality
第7回 グループワークの成果発表
4895-2006
知能社会情報学特別講義VI (情報システム演習)
Intelligent World Informatics Special Lecture VI
山根 基
4895-2007
知能社会情報学特別講義VII (Pythonプログラミング入門)
Intelligent World Informatics Special Lecture VII
森 純一郎 山肩 洋子 データサイエンスや計算科学等に必要なプログラミングの基礎を、Python言語を通して修得する。データ構造、制御構造、オブジェクト指向等、プログラミング言語の基礎概念について学ぶとともに、計算量等のアルゴリズムの基本原理について理解する。最終的に、計算の手続きを自分である程度自由にPythonのプログラムとして表現できるようになることを目指す。
【履修歓迎】特に予備知識は仮定しませんので、理系文系を問わず、多くの学生の履修をお待ちしています。
S1では月曜5限にオンライン授業を行います。その後に授業ビデオを視聴できるようにします。
ガイダンスは第0回として4月4日(月)5限に行います。
オンライン授業URLを参照してください。17:05に接続してください。
なお、理学部では5月9日(月)午後は授業はありませんが、この授業は行いますので注意してください。
授業は、課題の解説と演習から成ります。演習はZoomのブレークアウトルームを利用して教員とTAが学生一人一人に対応します。出席しなくとも授業ビデオを視聴することができます(e-learning教材(教科書)を自習して進める方など)。
====================================================================
第0回目は、主にガイダンスを行い、科目の紹介を行うとともに課題の進め方と提出方法について説明する。
第1回目以降は、以下の内容に沿って授業を進める。なお各回の内容は関連しているため相補的に参照しながら授業を進める。
第1回 Colaboratoryによるノートブックの使い方 数値演算 変数と関数の基礎 論理・比較演算と条件分岐の基礎 デバッグ
第2回 文字列 リスト 条件分岐
第3回 辞書 繰り返し 関数
第4回 ファイル入出力の基本 イテレータ コンピュータにおけるファイルやディレクトリの配置
第5回 モジュールの使い方 モジュールの作り方 NumPyライブラリ
第6回 pandasライブラリ scikit-learnライブラリ ミニプロジェクト(教材では第7回となっている)
以上の他に、以下の内容の回は、2022年度は授業を行わず課題提出もオプショナルとする(教材では第6回となっている)
内包表記 高階関数 クラス
4893-1002
情報理工学英語特別講義II(オンライン国際研究インターンシップ)
Special Lecture in Information Science and Technology IIE
定兼 邦彦 Suppakitpaisarn Vorapong 情報理工学系研究科の学生が8月に1か月ほど、東京大学の教員・海外大学の教員の両方の基にオンラインで研究を行ってもらう.詳細は6月に専攻メーリングリストに通じて発表する.
6月募集要項を公開して,参加学生を募集し,選考する.
8月研究を実施してもらう.
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ISTyくん