シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
総合コミュニケーション科学 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Comprehensive Communications Sciences | ||
| 科目番号 /Code |
UEC101z | ||
| 開講年度 /Academic year |
2020年度 | 開講年次 /Year offered |
1 |
| 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 |
2 |
| 科目区分 /Category |
実践教育科目 | ||
| 開講学科・専攻 /Cluster/Department |
情報理工学域 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
由良 憲二 | ||
| 居室 /Office |
西5-805（由良憲二） | ||
| 公開E-Mail |
CCS-staff-ml@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
右記のwebclassの１年生前期木曜日１時限 https://webclass.cdel.uec.ac.jp/ | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/04/27 11:44:39 | 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 |
本学のビジョンでは、「知のパラダイムシフトが、先鋭化したさまざまな叡智と確固たる知の基盤が多元的な多様性を有する環境下でボーダーレスに相互触発すること、すなわち総合コミュニケーション科学のダイナミズムによってもたらされます。」と謳っている。本授業では、情報理工学域の各教育プログラムの内容と教育プログラムの全体を俯瞰するとともに、現代社会で必要とされる本学学生全員が習得すべきAI・データサイエンスの基礎について学びます。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
特になし。 |
| 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。 |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
必要に応じて、右記webclassにて資料を開示します。１年生前期木曜日１時限 https://webclass.cdel.uec.ac.jp/。 |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
第1回～第7回では、各教育プログラムの先生から、教育・研究分野の内容について講義を受ける。第8回～第15回では、AI・データサイエンスの基礎的知識を学ぶ。 (1)物理工学・化学生命工学 (2)電子工学、光工学 (3)先端ロボティクス、機械システム (4)電子情報学、計測・制御システム (5)セキュリティ情報学、情報通信工学 (6)コンピュータサイエンス、情報数理工学 (7)メディア情報学、経営・社会情報学 (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)python1：pythonのインストール、プログラミングの基礎 (11)python2：人口ピラミッドと平均寿命 (12)データサイエンス1：集計と可視化：アンケートデータの基礎 (13)データサイエンス2：可視化の発展：アメリカ二大政党の人種的・経済的イデオロギー の違い (14)機械学習1：予測とモデルの精度と決定木入門 (15)機械学習2：ディープラーニング |
| 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 |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等） /Preparation and review outside class |
各教育プログラムについて、電気通信大学のウェブページなどで事前ないし事後に把握すること。また、AI・データサイエンスについては、授業中の課題などを、必ず復習すること。 |
| 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 |
授業において出される課題を期日までに提出すること。提出物を評価して、100点満点で60点以上を「合」と判定する． |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
月曜５限、事前にメールでアポイントを取ってください（由良）。 |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
情報理工学域の各教育プログラムについて理解し、新しい知識や視点を得ることの喜びを経験して欲しい。AIやデータサイエンスという言葉をしばしば聞いていることと思いますが、その意味する内容を理解して欲しい。遅刻せずに授業開始から終了まで授業を聞いて、気付いた事項をメモしておくこと。なお、交通機関の運休、インフルエンザ罹患、忌引き等を除き、授業には必ず出席すること。 |
| その他 /Others |
特になし。 |
| キーワード /Keyword(s) |
総合コミュニケーション科学、物理工学、化学生命工学、電子工学、光工学、先端ロボティクス、機械システム、電子情報学、計測・制御システム、セキュリティ情報学、情報通信工学、コンピュータサイエンス、情報数理工学、メディア情報学、経営・社会情報学 |