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講義概要/Course Information

2020/04/28 現在

科目基礎情報/General Information

授業科目名 /Course title (Japanese)	大学院総合コミュニケーション科学
英文授業科目名 /Course title (English)	Graduate Course of Science and Technology on Communications
科目番号 /Code
開講年度 /Academic year	2020年度	開講年次 /Year offered	全学年
開講学期 /Semester(s) offered	後学期	開講コース・課程 /Faculty offering the course	博士前期課程
授業の方法 /Teaching method	講義	単位数 /Credits	2
科目区分 /Category	大学院基礎教育科目
開講学科・専攻 /Cluster/Department	全専攻共通
担当教員名 /Lecturer(s)	由良　憲二
居室 /Office	総合コミュニケーション科学推進室由良(西５-805)
公開E-Mail /e-mail	k.yura@uec.ac.jp
授業関連Webページ /Course website	右記のwebclassの後期金曜日１時限　https://webclass.cdel.uec.ac.jp/
更新日 /Last updated	2020/03/24 21:20:23	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 /Topic and goals	地球上に存在するあらゆるものは、相互に影響しあっている。実際に「人と人」「人と自然」「人と社会」「社会と自然」の間で、情報、エネルギー、物質の様々な遣り取りがなされている。コミュニケーションは「人と人」の間のアイデア交換を指すことが多いが、これらの様々な遣り取りを「コミュニケーション」と呼び、そのコミュニケーションに着目して研究を進めることで研究の進展につながることがある。I 　本講義では、研究発表などの公式な場でのコミュニケーション（フォーマルコミュニケーション）のスキルを学ぶ。また、教科書的な講義では得られない研究現場からの講義を聴講し、研究に取り組む姿勢、概念の把握、異なる学問分野の共通性を探る。さらに、現代社会において活用できる広い意味でのコミュニケーションツールであるAIについて学ぶ。      In the present world, it can be said that everything is based on the exchange of something. There are various kinds of exchange of information, energy and materials between “humans and humans,” “humans and the natural environment,” “humans and societies,” and “societies and natural environment.” The word “communication” is generally used to represent the verbal or nonverbal exchange of ideas among humans. Here we expand the concept of “communication” and redefine it to mean all the exchanges of information, energy and materials. Then, it is one of useful approaches to promote research while forcusing on and/or utilizing the redefined “communications.”      In the class,  concepts and skills on “Formal communication” are lectured. Then, research topics and their way how to grasp research objects are lectured from several advanced researchers of various research centers in UEC. Further, fundamental ideas and techniques of AI are explained, which are considered as a common knowledge in scientific analyses and communications.
前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites	特になし Nothing
前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation	特になし Nothing
教科書等 /Course textbooks and materials	教科書は使用しないが、講義中に関係する情報を提示する。 No textbook is used, but necessary information is introduced in the class.
授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule	第１回は「総合コミュニケーション科学」の基本的考え方について紹介し、第2回～第4回の中「フォーマルコミュニケーション」のスキルを、第5回～第7回は本学研究センター等の先生方による講義を、第8回～第15回はAIに関する講義を行う。 授業計画 (1)総合コミュニケーション科学の考え方 (2)フォーマルコミュニケーション1（非常勤） (3)フォーマルコミュニケーション2（非常勤） (4)フォーマルコミュニケーション3（非常勤） (5)学内研究センターからの講義1 (6)学内研究センターからの講義2 (7)学内研究センターからの講義3 (8)人工知能1：ヒューリスティックに基づくＡＩ (9)人工知能2：機械学習に基づくＡＩ (10)機械学習1：モデルと精度およびデータの確認 (11)機械学習2：決定木を学ぶ (12)機械学習3：ロジスティック回帰 (13)機械学習4：アンサンブルモデル (14)機械学習5：モデルのブラッシュアップ (15)機械学習6：ディープラーニング      After introducing the concept of “Comprehensive communication sciences,” concepts and skills on “Formal communication”are lectured. Then, research topics and the way how to grasp research objects are lectured by several advanced researchers of various research centers in UEC. Further, various AI techniques which are considered as one of communication tools for scentific analysis are lectured. 1. Introduction of “Comprehensive communication sciences” 2. Formal communication (Situation 1) 3. Formal communication (Situation 2) 4. Formal communication (Situation 3) 5. Research topic and/or the fundamental concept (Research region 1) 6. Research topic and/or the fundamental concept (Research region 2) 7. Research topic and/or the fundamental concept (Research region 3) 8. AI(1): Artificial Intelligence based on heuristics 9. AI(2): Artificial Intelligence based on machine learning 10. Machine learning(1): Review of model/accuracy/data 11. Machine learning(2): Decision tree 12. Machine learning(3): Logistic regression 13. Machine learning(4): Ensemble model 14. Machine learning(5): To brush up on model 15. Machine learning(6): Deep learning
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） /Preparation and review outside class	各回の授業で出された課題に対して、提出する。 To submit the assignments given in each class.
成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） /Evaluation and grading	提出物を評価して「合」、「否」で評価する。授業への出席を前提としている。 なお、交通機関の運休、インフルエンザ罹患、忌引きについては「出席に準じたもの」とするので、欠席届けを提出のこと。自身が登壇しての学会発表も「理由のある欠席」とするので、担当教員宛に学会プログラムを付けて連絡のこと。 The grade of the evaluation is “possible” or “not possible.”  Based on evaluation of the assignments submitted, grading decisions are made. It is assumed that the students attend all the classes. Absences are excused　in case of emergency, sickness, and trips to conferences。
オフィスアワー： 授業相談 /Office hours	月曜日５時限目。事前にコンタクトをお願いします。 Monday 16:10 -  17:50, please take appointment by e-mail.
学生へのメッセージ /Message for students	自らの専門分野以外の他分野に興味がある学生さん向けの授業です。 　The students in the class are expected to be interested in various fields other than their own specialize field.
その他 /Others	特になし Nothing
キーワード /Keyword(s)	コミュニケーション、研究分野における共通性と独自性、AI、機械学習 Communication, Commonality and individuality, AI, Machine Learning