研究科共通科目(2020年度)

注意:UTASと情報が矛盾する場合には、UTASの情報が優先します。

2020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
通年 0.5 集中 ※E
4890-1071 情報理工学連携講義I
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program I
佐藤 敦 A1 1 Thu 4 14:55-16:40 工2号館246講義室
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号室 4860-1028
0510094
4890-1073 情報理工学連携講義III
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program III
小暮 淳 A2 1 Thu 5 16:50-18:35 理7号館007号室 ※E 4860-1029
4890-1078 情報理工学連携講義VIII
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program VIII
A1A2 2 Wed 3 13:00-14:45 工6号館セミナー室B 4830-1036
4860-1072
4892-3010 インターンシップI
Internship I
教員 通年 集中
4892-3011 インターンシップII
Internship II
教員 通年 集中
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 Thu 6 18:45-20:30 工2号館211号講義室
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2号館211号講義室 0510068
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2号館212号講義室 4890-1045,FEN-EE4d23L1
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
萩谷 昌己 A1A2 2 Mon 5 16:50-18:35 理7号館007号教室 0510067
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
江間 有沙
城山 英明
佐倉 統
國吉 康夫
S1S2 2 Thu 5 16:50-18:35 国際学術総合研究棟12FA 31M300-0091S,5140078,4917520
4890-2005 GCL事例研究I
GCL Case study I
羅 芝賢
城山 英明
青木尚美
A1A2 2 Tue 5 16:50-18:35 5140165
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
S1S2 Wed 4,5 14:55-16:40,16:50-18:35 ※E
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
A1A2 Wed 4,5 14:55-16:40,16:50-18:35 ※E
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
小林 克志 S1S2 Fri 5,6 18:00 -19:45 I-REF棟Hilobby 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
小林 克志 A1A2 Fri 3 13:00-14:45 I-REF棟Hilobby 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
小林 克志 S1S2 Fri 5,6 18:00 -19:45 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
小林 克志 A1A2 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 '0590105
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 '0505194
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 '0505195
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 FEN-EE3d26L1
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 S1火5,A1木5 FEN-CO3d20L1
FEN-CO2d21L1
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 Tue 5 S2火5,A2火5 0590107-1
0590107-2
4895-2003 知能社会情報学特別講義III(コンピュータシステム概論)
Intelligent World Informatics Special Lecture III
小林 克志 S1 1 Wed 5 16:50-18:35 '0590106
4895-2004 知能社会情報学特別講義IV(教養としてのアルゴリズムとデータ構造)
Intelligent World Informatics Special Lecture IV
小林 浩二 S2 1 Wed 5 16:50-18:35 '0590108
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 Fri 2 10:25-12:10
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 S2 1 Thu 6 18:45-20:30
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
萩谷 昌己 S1,S2,A1 1 Mon 5 S1月火5,S2集中,A1火5 0590102-1
0590102-2
0590102-3
4895-2008 知能社会情報学特別講義VIII(Pythonプログラミング作法)
Intelligent World Informatics Special Lecture VIII
萩谷 昌己 S1S2 1 集中

※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, 0510094
4890-1073「情報理工学連携講義III」と4860-1029
4890-1078「情報理工学連携講義VIII」と4830-1036 (システム情報), 4860-1072
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
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
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
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31M300-0091S,5140078,4917520
4890-1048「GCL情報理工学特別講義IV」と4892-1001
4890-1049「GCL情報理工学特別講義V」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
4890-2006「GCL事例研究II」と5140163
4890-2007「GCL事例研究III」と5140164
4890-2001「グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習I」と4810-1173 (コンピュータ科学), 4860-1057 (創造情報)
4890-2002「グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習II」と4810-1174 (コンピュータ科学), 4860-1058 (創造情報)
4890-2003「グローバル・クリエイティブリーダー実践英語特別演習I」と4860-1066 (創造情報)
4890-2004「グローバル・クリエイティブリーダー実践英語特別演習II」と4860-1067 (創造情報)
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 (創造情報)
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 (創造情報)
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 (創造情報)
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 (創造情報)
4895-1001「知能社会情報学講義I(データマイニング概論)」と'0590105
4895-1002「知能社会情報学講義II(統計データ解析I)」と'0505194
4895-1003「知能社会情報学講義III(統計データ解析II)」と'0505195
4895-1004「知能社会情報学講義IV(統計的機械学習)」とFEN-EE3d26L1
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, FEN-CO2d21L1
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, 0590107-2
4895-2003「知能社会情報学特別講義III(コンピュータシステム概論)」と'0590106
4895-2004「知能社会情報学特別講義IV(教養としてのアルゴリズムとデータ構造)」と'0590108
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, 0590102-2, 0590102-3
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510068
4893-1004「情報理工学英語特別講義IV」と4860-1030

研究科共通科目・講義内容

授業科目 担当教員 講義内容
4890-1071
情報理工学連携講義I
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program I
佐藤 敦
4890-1072
情報理工学連携講義II
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program II
高橋 健太
4890-1073
情報理工学連携講義III
Information Science and Technology Industrial Collaboration Program III
小暮 淳 クラウドサービスやモバイルデバイスの普及などにより、我々の生活や社会において情報システムが担う役割はますます大きくなりつつある。そのようなシステムにおいては、多数のユーザトラフィックを処理するスケーラビリティや、24時間稼働のような高い可用性が求められている。そのため、システムから多種多様な運用関連のデータを収集・分析することで、安定的なシステムの運用や制御を実現する監視・分析技術の重要性が高まってきている。
本講義では、情報システムの運用管理における情報収集・分析の代表的な研究や、最新の研究成果の紹介および議論を行う。
Along with the prevalence of cloud services and mobile devices, the responsibilities of information systems in our life and society have been becoming more and more important. Such systems need to satisfy requirements for reliability such as scalability to handle massive user traffic efficiently and 24/7 service availability. Therefore, it is quite important to analyze various types of operation data collected from systems so that we can utilize the analysis results to realize stable systems under ever-changing situations.
This course covers latest work and trend in techniques for collection and analysis of system management data and discussion regarding these technologies.
下記のピックを中心に、データセンタ等の大規模システムからの実際の運用データの収集事例や、そのデータの分析による障害原因の早期特定技術等についての議論を行う。
・システムログのメッセージ解析
・高速パケットキャプチャによるネットワーク監視
・クラウドインフラの構成管理と分析
・大規模クラウドサービス障害事例紹介
The following topics will be presented and discussed in this course.
- System log message analysis
- Network monitoring by high-speed packet capture
- Configuration management and analysis for cloud computing infrastructure
- Case examples of failures in cloud services
4892-3010
インターンシップI
Internship I
教員
4892-3011
インターンシップII
Internship II
教員
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 この授業は「実践の経営学」を目指し、Performance, Product mix, Price, Production system, Place, Promotion, Perspectiveという7つのPの頭文字ではじまる企業活動について、理論の学習とグループ・ディスカッションをおこなう。すなわち理論座学→実践→理論座学→実践…というように理論と実践を往復することになる。理論の回では、講師が作ったPPT・レジュメによって戦略・生産・販売・マーケティングの教科書を各回5~10冊分消化し、実践の回ではそれを使って実際のビジネスアイデアを考えていく。グループを作って毎回のテーマについて発表する機会が設けられる。最後には東京大学内にて疑似ビジネス・コンテストをおこなう。
【第1回】イントロダクション
【第2回】Performance:企業の「優秀さ」は何で決まるか?
【第3回】Product mix:戦略ポートフォリオの理論
【第4回】Product mix:いくつかのメニューをグルーピングしてみよう
【第5回】Price:コストリーダーシップ戦略とは何か?
【第6回】Price:どの製品はやめてどの製品を伸ばすべきか議論しよう
【第7回】Production system:生産マネジメントの初歩と工程分析
【第8回】Place:流通論の基礎
【第9回】Promotion:広告論の基礎と実例
【第10回】Promotion:大流行を起こしてみよう
【第11回】Perspective:グループに分かれて経営戦略を練ろう
【第12回】Perspective:企業にプレゼンテーションしてみよう
※授業の進度により内容は若干変動する可能性がある。
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、テクノロジを用いていかに解決するか?】
・ 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、法律ではどう裁くのか?
・ MaaS(Mobility as a Service)などの「サービス化」は社会をどのように変えるのか?
・ 個人の情報のほとんどがセンサー等で取得可能になり、クラウドに蓄積される時代において、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、ビットコイン、Fintechなどは経済をどう変えるのか?
・ 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?
・ 温暖化、マイクロプラスチック、スペースデブリなどの環境汚染の現状と対策は?
社会の課題について自ら考え、行動を起こし、世界を変えていくのがGCL生に求められている使命である。本講座では、専門領域も考え方も異なる3人の講師がこれらの課題について自らの知見を述べ、それを題材に受講生と講師がフリーディスカッションを行い、考察を深めるのが本講座の目的である。
(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(遺伝子解析/編集、高齢者予防医療・介護、ヘルスケアとICTなど)
◆宇宙ビジネス(宇宙ベンチャー、地球外資源発掘、スペースデブリ掃除ビジネス、など)
◆技術と倫理(自動運転車、ドローン、飛行機、原発、ロボット3原則など)
◆マイナンバーとプライバシー(制度の概要・歴史、データが変える社会保証と健康など)
データ駆動型ビジネス/アルゴリズム/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(Uber、Airbnb、Lemonadeなど)
◆現金はなくなるのか?(Fintech、モバイル決済、ビットコインなど)
◆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
◆人間の働き方は変わる?(コンピュータが仕事を奪う?人生100年時代の働き方、ユニバーサルベーシックインカムなど)
◆総括ディスカッション(これまでの講義のまとめ、未来予測の方法など)
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
ネットビジネスの実際のコンテンツを中心として、ウェブ検索技術や新しいコンテンツ創造の場として注目を集めているソーシャルメディアなど最先端の技術とサービスについて学び、また、それらを活用した情報ビジネスの現状と未来について講義を行う。
産業界からの講師による下記の講義を予定している。
第1回 4月5日 (金) ウェザーニュース プラットフォーム事業部 グループリーダ 西祐一郎 Collective Intelligence と Deep Learning による新しい気象予測の取り組み
第2回 4月19日 (金) 合同会社DMM.com CTO 松本勇気 技術とDMM.comの組織変革
第3回 4月26日 (金) LINE株式会社 Developer Relations 藤原聖 LINEのWOWな未来と実現のためのDevRel
第4回 5月10日 (金) 株式会社サイバーエージェント AIラボ 山口光太 クリエイティブのための機械学習
第5回 5月24日 (金) 株式会社メルペイ CTO 曾川景介 信用を創造してなめらかな社会を創る
第6回 6月7日 (金) 株式会社ZOZOテクノロジーズ(ZOZOTOWN) 執行役員 今村 雅幸
第7回 6月28日 (金) 日本マイクロソフト株式会社 ナショナルテクノロジーオフィサー 田丸 健三郎 AIを取り巻くデータの課題と責任~データから見た研究とビジネスの壁~
第8回 7月5日 (金) アカマイ・テクノロジーズ CTO 新村信 大規模コンテンツ配信を支えるエッジプラットフォームの構成と応用
第9回 7月12日 (金) 調整中
第10回 7月19日 (金) 調整中
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
萩谷 昌己 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。
4890-1047
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
江間 有沙
城山 英明
佐倉 統
國吉 康夫
「人工知能」が新聞紙面で見ない日はないほど、自動運転・農業・医療・金融・サービス業等様々な人工知能が紹介され、社会的な関心は高まっています。そのため、国内外で人工知能技術の開発初期段階からの原則策定や、技術の倫理的、法的、社会的影響(Ethical, Legal and Social Implications)の議論が行われています。このような議論には多様な分野の知見が求められており、今後、情報系研究者も倫理・法・社会的知見を持つこと、政策関係者や実務家、人文・社会科学の研究者も情報技術に関する知見を持つことが必要となります。
本授業では、「どうやったら技術を社会に受容してもらえるのか」「技術が私たちの社会をどう変えてしまうのか」という技術決定論的あるいは受け身な態度ではなく、「どのような社会を目指し、そのために技術や人は何ができるか」といった視点から「人工知能と社会」における論点を考えます。そのため、人工知能関連技術と密接に関係する分野や学問領域で話題提供いただくゲスト講師をお招きします。
また授業は人文・社会科学系、理工系の学生に開かれており、異分野の学生同士での対話の仕方も学び、ディスカッションを通して各々特定のテーマについての最終レポートを作成します。また、学生には授業前にテーマに関する資料を予習し、質疑応答やディスカッションに主体的に参加することが求められます。
本授業への最大受け入れ可能人数は最大30名です。受講者多数の場合、分野のバランスを考慮しつつ選抜を行います。そのため、本授業への参加を希望される方は必ず初回授業(4月11日)への参加をお願いします。どうしても初回に参加できない場合は、教員に事前に連絡をしてください。
なお、本授業は総合文化研究科、情報理工学系研究科、情報学環・学際情報学府、公共政策大学院の合併授業です。
東大の教員に加えて、外部から専門分野のゲスト講師をお招きします。
また講師の順番・内容は変更になる可能性があります。
詳しくはUTask-Web, および授業ウェブサイト(http://science-interpreter.c.u-tokyo.ac.jp/ai_society/)で確認してください。
4月11日:「人工知能が浸透する社会を考える」(担当教員によるイントロダクション)
4月18日:「人工知能の将来と人間・社会」(情報理工学系研究科 教授:國吉康夫)
4月25日:「人工知能に関する法的課題」(法学政治学研究科 教授:米村滋人)
5月9日:「アルゴリズムによる意思決定と公平性」(生産技術研究所 助教:小宮山純平)
5月16日:「ロボットは敵か味方か?」(情報学環 教授:佐倉統)
5月23日:「テクノロジーアセスメントと人工知能」(公共政策 教授:城山英明)
5月30日:「機械学習による実世界理解」(情報理工学系研究科 教授:原田達也)
6月6日:学生WS:最終レポート課題に向けたディスカッション
6月13日:「SF漫画家が実践している『未来の見つけ方』」(SF漫画家:山田胡瓜)
6月20日:「医療と人工知能」(医学系研究科 准教授:今井健)
6月27日:「人工知能の心を読むことをめぐって」(人文社会系研究科 教授:唐沢かおり)
7月4日:「ロボットと雇用」(経済学研究科 教授:川口大司)
7月11日:「AI社会の歩き方」(政策ビジョン研究センター 特任講師:江間有沙)
4890-2005
GCL事例研究I
GCL Case study I
羅 芝賢
城山 英明
青木尚美
デジタル時代の到来により、社会の構成員一人ひとりが、組織の壁、社会集団の壁、国家の壁を越えて、直接のつながりを持てるようになった。このことが行政において根本的な変化をもたらしつつある。デジタル時代の行政と社会Iは、この事例研究シリーズの基礎となる行政の変容に関する基本的な知見を身につけることを目的としている。デジタル技術を利用すれば、官僚制やデモクラシーのあり方に変容をもたらし、(1)業務の簡素化や横断的協働といった効率性や効果の追求、(2)社会と行政のつながりによる新たな公共空間の創造や政策づくりの新しい方法などが可能である。しかしこれらは自動的にできるわけではなく、デジタル技術を利用する人、組織、社会の認識の変化とそれによる価値の具現が伴わなければ実現しない。このような中で、利用者が主体のデザイン思考の新たな政策形成手法も「デジタル時代」に改めて注目され始めている。これらについて、欧米の先進事例を題材にして理解を深める。
・イントロダクション(行政の変容とデジタル社会)
・行政近代化と電子政府(行政学的視点から)
・利用者からみたICT(セキュリティ問題への対応)
・これまでの官僚制とデジタル時代の行政制度
・デジタル時代のデモクラシー
・米国のデジタル政府政策とオープンガバメント
・英国政府のポリシーラボ
・デザイン思考の政策づくり
・マイナンバー法とプライバシー保護の制度と政策
・まとめ
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
企業から提供された実データの分析演習を通して、データサイエンスによって価値を創造する手法を広く学びます。企業担当者へのヒアリングおよび一次分析から始め「問題意識は何か」「何をしたら価値は生まれるか」「どのようにやるか」「実装」の各段階を詰め、企業担当者の前で成果発表することとレポート提出を最終目標とします。分析は基本的にグループワークで進めます。過去の開催実績は
http://dss.i.u-tokyo.ac.jp/advance.html
にて確認することができます。
本演習は領域知識創成教育研究プログラム(東京大学データサイエンティスト養成講座)応用課程を修了する上での必修演習講義です。グループ分けならびに諸注意事項の説明のため初回講義への出席は必須です。
授業は以下のスケジュールに従い、半期13回にて実施する。
第0回:演習講義全体の説明
第1回:企業による課題説明
第2回:グループ分け、一次解析の説明、グループごとにディスカッション
第3回:グループワーク
第4回:グループワーク・進捗状況報告その1
第5回:グループワーク
第6回:グループワーク・進捗状況報告その2
第7回:中間発表(企業担当者含む)
第8回:グループワーク
第9回:グループワーク
第10回:グループワーク・進捗状況報告その3
第11回:グループワーク
第12回:グループワーク・進捗状況報告その4
第13回:最終発表(企業担当者含む)(+レポート提出)
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
企業から提供された実データの分析演習を通して、データサイエンスによって価値を創造する手法を広く学びます。企業担当者へのヒアリングおよび一次分析から始め「問題意識は何か」「何をしたら価値は生まれるか」「どのようにやるか」「実装」の各段階を詰め、企業担当者の前で成果発表することとレポート提出を最終目標とします。分析は基本的にグループワークで進めます。過去の開催実績は
http://dss.i.u-tokyo.ac.jp/advance.html
にて確認することができます。
本演習は領域知識創成教育研究プログラム(東京大学データサイエンティスト養成講座)応用課程を修了する上での必修演習講義です。グループ分けならびに諸注意事項の説明のため初回講義への出席は必須です。
授業は以下のスケジュールに従い、半期13回にて実施する。
第0回:演習講義全体の説明
第1回:企業による課題説明
第2回:グループ分け、一次解析の説明、グループごとにディスカッション
第3回:グループワーク
第4回:グループワーク・進捗状況報告その1
第5回:グループワーク
第6回:グループワーク・進捗状況報告その2
第7回:中間発表(企業担当者含む)
第8回:グループワーク
第9回:グループワーク
第10回:グループワーク・進捗状況報告その3
第11回:グループワーク
第12回:グループワーク・進捗状況報告その4
第13回:最終発表(企業担当者含む)(+レポート提出)
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
小林 克志 * ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践I
将来のクラウドコンピューティングを担う人材として必要な知識を習得し、自らシステムを設計・構築・開発・運用する経験を積む。実践的なカリキュラムを通じてクラウドコンピューティングに関する知見の習得、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(EngineeringPartner)の指導・助言のもとで、要件開発やプロジェ
クト立案の力を養う。
おおむね以下のスケジュールで進めていく。
1. ガイダンス
2. ソフトウェア開発手法(1)
3. グループ開発演習
4. クラウドの概要
5. ネットワーク技術講義 / クラウド利用ハンズオン(1)
- インスタンスの立ち上げ
- クラウド基盤の理解
6. クラウド利用ハンズオン(2)
- 既存サービスの移行シナリオ
7. ソフトウェア開発手法(2)
8-9. サービス構築ハンズオン(1,2)
- クラウド API の利用
10-11. サービス機能追加ハンズオン(1,2)
- アイディアの実装
12. プロジェクト開発にむけたブレーンストーミング
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
小林 克志 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
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
小林 克志 * ソフトウェア・クラウド開発プロジェクト実践I
将来のクラウドコンピューティングを担う人材として必要な知識を習得し、自らシステムを設計・構築・開発・運用する経験を積む。実践的なカリキュラムを通じてクラウドコンピューティングに関する知見の習得、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(EngineeringPartner)の指導・助言のもとで、要件開発やプロジェ
クト立案の力を養う。
おおむね以下のスケジュールで進めていく。
1. ガイダンス
2. ソフトウェア開発手法(1)
3. チーム開発演習(1) Git + Workflow
4. チーム開発演習(2) Git + Workflow
5. チーム開発演習(3) 継続的インテグレーション
6. クラウドの概要
7. クラウドサービスの信頼性、スケールアウトアプローチ
8. クラウド演習(1) IaaS
9. クラウド演習(2) Web サービス/負荷分散
10. クラウド演習(3) 既存サービスの移行
11. クラウド演習(4) SaaS/PaaS
12. プロジェクト管理
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
小林 克志 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
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
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
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はFEN-CO3d20L1「データサイエンス超入門」として開講する。
そちらを参照のこと。
S1はFEN-CO3d20L1「データサイエンス超入門」として開講する。
そちらを参照のこと。
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。
「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。
演習教材の実行環境は、「Pythonプログラミング入門」のガイダンスに従い、あらかじめ用意しておくこと。
そのうえで、本授業で用いる拡張ライブラリのインストールや、サンプルプログラムの実行等を行う。
第2回 音響情報解析:音声や楽器の音を見分けよう
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、スペクトログラム、音響特徴量MFCCによる楽器の特定など、基礎的な音響解析を体験する。
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:小説の特徴を調べよう
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。
4895-2003
知能社会情報学特別講義III(コンピュータシステム概論)
Intelligent World Informatics Special Lecture III
小林 克志 コンピュータシステムを利用した情報サービスの知識はあらゆる分野で求められている。
本講義では、情報サービスの提供に必要な知識・スキルに加えてそれらの獲得方法を学ぶ。
具体的には、Web サービスの提供を想定し、その実現に必要な知識・技術を解説する。
併せて、具体的なサービス構築を通じ知識・技術の活用に加え、それらの獲得方法を実践的に体得する。
以下の内容を扱う予定であるが、順序、内容は変わることがある。
1. 導入、ソフトウェア構成管理
2. プログラミング - Python
3. プログラミング - 可視化
4. クラウドコンピューティング・サーバ管理
5. Web サービス (1) 通信方式
6. Web サービス(2)
7. 開発課題の検討・実装
4895-2004
知能社会情報学特別講義IV(教養としてのアルゴリズムとデータ構造)
Intelligent World Informatics Special Lecture IV
小林 浩二
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
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 情報システムの基礎にある情報技術、情報システムの構成、情報システムの開発方法を、具体的なサービスや利用シーンに応じて学ぶとともに、新しい情報システムを企画・構想する力を養う。
6/4日開講
第一回 情報システムの企画と開発プロセス
第二回 要求定義とプロジェクトマネージメント
第三回 提案依頼とソフトウェア開発(設計)
第四回 ソフトウェア開発(実装、テスト、移行)と運用保守
第五回 ワークショップ1
第六回 ワークショップ2
第七回 発表
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
萩谷 昌己 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。
第1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Python実行環境の準備について説明する。その後、以下の第1回の内容について簡単に説明する。第2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。
S1では月曜5限にオンライン授業を行う。その後ビデオも視聴できるようにする。
ガイダンスは第0回として4月6日に行う。
第1回 Jupyter Notebook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 内包表記 高階関数 クラス
第7回 pandasライブラリ scikit-learnライブラリ ミニプロジェクト
4895-2008
知能社会情報学特別講義VIII(Pythonプログラミング作法)
Intelligent World Informatics Special Lecture VIII
萩谷 昌己 Pythonを通して,様々なプログラミングの作法や方法論を学ぶ.Pythonの言語機能やライブラリの仕組みを理解する.最終的に,洗練されたPythonプログラミングを行えるようになることを目指す.
ある程度のプログラミングの基礎知識(変数・データ型・制御構造・関数など)を前提とする.具体的には,学部前期「アルゴリズム入門」ないしMIセンター「Pythonプログラミング入門」を履修済みであることを推奨する.
次の内容に沿って授業を進める.ただし,授業の進行に合わせて,順番の変更や内容の調整を適宜行う.第1回の半分でガイダンスを行う.
第1回 組込みデータ型と組込み関数によるプログラミング
第2回 テスト・アサーション・ドキュメンテーション・コーディングスタイル
第3回 高階関数・ラムダ式・内包表記・イテレータ・リファクタリング
第4回 オブジェクト指向プログラミングとクラスシステム
第5回 高性能プログラミングとNumPy
第6回 非同期プログラミングと通信処理
第7回 文芸的プログラミングとデータ可視化
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ISTyくん