シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
学域特別講義A（3大学協働基礎ゼミ’１９：人工知能開発ツール） | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Special Lecture on Infomatics and Engineering A | ||
| 科目番号 /Code |
UEC010z | ||
| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
1/2 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
1 |
| 科目区分 /Category |
総合文化科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
情報理工学域 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
西野 哲朗 | ||
| 居室 /Office |
東３号館８２６号室 | ||
| 公開E-mail |
nishino@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
－ | ||
| 更新日 /Last update |
2019/04/24 10:42:46 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
授業の達成目標およびテーマ：「人工知能開発ツールを用いてコンピュータと対話してみよう」 人工知能、デザイン思考、ソフトウェア工学等の入門的な内容について学びながら、今後、本格化する「第４次産業革命」の時代を担うデータ・サイエンティストの活動分野について概観する。 併せて、システム開発における自律的、実践的能力を育成するために、デザイン思考ツールやアジャイル開発手法を用いて人工知能アプリケーションの試作を行う。具体的には、IBM社の人工知能・ワトソン（質問応答システム）を使用して、Siri や Google Home のような自然言語で対話可能な人工知能アプリケーションの試作を行う。前提知識は特に必要としていない。ワトソンの使用法についても、わかりやすく解説する。 他大学の学生と協働してアプリケーションの試作に取り組むことで、課題設定や課題解決に必要な力を身につける。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
－ |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
－ |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
－ |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
第1回：合同オリエンテーション（7/29【月】） 第2回：人工知能の基礎（9/2【月】13：00～14：30） 第3回：デザイン思考とアジャイル開発（9/2【月】14：40～16：10） 第4回：人工知能アプリ作成(1)（9/3【火】13：00～14：30） 第5回：人工知能アプリ作成(2)（9/3【火】14：40～16：10） 第6回：作成したアプリの利用および討論(1)（9/4【水】13：00～14：30） 第7回：作成したアプリの利用および討論(2)（9/4【水】14：40～16：10） 第8回：合同発表会（9/26【木】） |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
|
| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
特にありません。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
各回の授業への参加姿勢、合同発表会での発表内容を総合的に評価する。 ゼミ形式の授業であるため、積極的に参加することが望ましい。 |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
授業履修前に相談があれば、メイルして下さい。 |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
人工知能の基礎や、IBM Watson（AI ツール）の使用法について、わかりやすく解説します。前提知識なしで、AIやデータサイエンスの基礎から企業現場における現状までを概観します。これからの社会では、データサイエンスの関連知識は、専門分野を問わず、万人に必要な素養になりますので、この機会に、その基礎を修得して下さい。 |
| その他 /Others |
－ |
| キーワード /Keywords |
人工知能・デザイン思考・ソフトウェア工学 |