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講義概要/Course Information

2025/05/02 現在

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	2021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
開講類・専攻 /Cluster/Department	情報理工学域
担当教員名 /Lecturer(s)	村松　正和
居室 /Office	西4-510
公開E-mail /e-mail	MasakazuMuramatsu@uec.ac.jp
授業関連Webページ /Course website	Google Classroom を見てください / See our Google Classroom
更新日 /Last update	2021/04/09 11:19:48	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）	「総合コミュニケーション科学」とは、本学が独自に提唱する科学技術の新しい基本概念であり、人と人、人と社会、人と自然、人と人工物、人工物と人工物など、あらゆるモノやコトの豊かなコミュニケーションを支柱として、社会に存在する様々な境界線を越えようという哲学でもある。人間知と機械知の高度な融合によってあらゆる人間が快適に共生できる社会（超スマート社会）を目指すものである。 本科目では総合コミュニケーション科学に関する以下の４つを実施する。 １　総合コミュニケーション科学を標榜する電通大で全体に対して開講されている科目について知る ２　総合コミュニケーション科学の基盤技術としてデータサイエンス技術を身につける ３　総合コミュニケーション科学の基盤技術として人工知能技術を身につける ４　総合コミュニケーション科学が目指す多様性溢れる社会を理解する これらを経験することがすなわち達成目標である。 "Comprehensive communication science" is a new basic concept of science and technology advocated by the UEC. It  is also a philosophy of crossing various boundaries that exist in society, with rich communication between all things such as people and people, people and society, people and nature, people and man-made objects, man-made objects and man-made objects, etc. It aims to create a society (super smart society) in which all human beings can coexist comfortably through the advanced fusion of human knowledge and machine knowledge. In this course, we will implement the following four related to comprehensive communication science. 1 Learn about classes everyone in the UEC can take 2 Acquire data science technology as a basic technology of comprehensive communication science 3 Acquire artificial intelligence technology as a basic technology of comprehensive communication science 4 Understanding a diverse society Experiencing these is the goal to be achieved.
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）	なし None
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）	なし None
教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters）	なし None
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）	本科目はオンデマンド遠隔講義です。下記の期間中にそれぞれの内容を受講し、課題を提出してください。 　第１週　４月８日〜１４日　情報工学工房紹介 　第２週　４月１５日〜２１日　 電子工学工房紹介 　第３週　４月２２日〜２８日　UECパスポートセミナー紹介 　第４週　５月６日〜１２日　ダイバーシティについて 　第５週　５月１３日〜１９日　人工知能技術の基礎１ 　第６週　５月２０日〜２６日　人工知能技術の基礎２ 　第７週　５月２７日〜６月２日　データサイエンスの基礎１ 　第８週　６月３日〜６月９日　データサイエンスの基礎２ 　第９週　６月１０日〜６月１６日 データサイエンスの基礎３ 　第１０週　６月１７日〜６月２３日 データサイエンスの基礎４ 　第１１週　６月２４日〜６月３０日 データサイエンスの基礎５ 　第１２週　７月１日〜７月７日 データサイエンスの基礎６ 　第１３週　７月８日〜７月１４日 データサイエンスの基礎７ 　第１４週　７月１５日〜７月２１日　データサイエンスの基礎８ 　第１５週　８月１０日〜８月１６日　人工知能技術の基礎３ This is an on-demand distance lecture. In each week, learn each content and submit your assignment. Week 1. Oct.  1 - Oct. 7: Invitation to Information Engineering Laboratory . Week 2. Oct. 8 - Oct. 14: Invitation to Electronic Engineering Workshop. Week 3. Oct. 15 - Oct. 21: Invitation to UEC Passport Seminar. Week 4. Oct. 22 - Oct. 28: Lecture on diversity. Week 5. Oct. 29 - Nov. 4: Lecture on artificial intelligence (basic) 1. Week 6. Nov. 5 - Nov. 11: Lecture on artificial intelligence (basic) 2. Week 7. Nov. 12 - Nov. 18: Lecture on data science (basic) 1. Week 8. Nov. 26 - Dec. 2: Lecture on data science (basic) 2. Week 9. Dec. 3 - Dec. 9: Lecture on  data science (basic) 3. Week 10. Dec. 10 - Dec. 16: Lecture on  data science (basic) 4. Week 11. Dec. 17 - Dec. 23: Lecture on  data science (basic) 5. Week 12. Jan. 7 - Jan. 13: Lecture on  data science (basic) 6. Week 13. Jan. 14 - Jan. 20: Lecture on data science (basic) 7. Week 14. Jan. 21 - Jan. 27: Lecture on data science (basic) 8. Week 15. Jan. 21 - Jan. 27: Lecture on artificial intelligence (basic) 3 (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）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters）	各期間で定められた課題を実施してください。 Carry out the tasks specified in each period of the class.
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）	毎回の課題を提出することを前提とし、提出物を総合評価して「合」「否」を決定する。 Each assignment must be submitted. All the submissions will be evaluated to make a "pass" or "no" decision.
オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters）	クラスルームにて受け付ける Ask at the Google Classroom.
学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters）	今年度より、データサイエンスの基礎に関する部分を増強しました。 また、多様性に関する講義をすることとなりました。 This year, we have strengthened the basics of data science and add a lecture on Diversity.
その他 /Others	本科目を履修する際、資料のダウンロードができない、課題の回答ができないなど、いろいろトラブルがあることが想定されます。それに対応するため、Zoom によるヘルプデスクを設けます。トラブルの際には、該当する時間帯に Zoom にて教務補佐員に相談してください。ただし、最初の数週間のみです。 月曜１１時〜１３時 https://uec-tokyo.zoom.us/j/92922153841?pwd=TnNrdXdzNUFhOFFBZDFSZFE1M25RQT09 ミーティングID: 929 2215 3841 パスコード: 1384570171 金曜１１時〜１３時 https://uec-tokyo.zoom.us/j/93392519084?pwd=YTA0UU5kWWxrVmFydWEvZ01NblhpUT09 Meeting ID: 933 9251 9084 Passcode: 0620613595
キーワード /Keywords	総合コミュニケーション科学、データサイエンス、人工知能、機械学習、ダイバーシティ Comprehensive communication science, Data science, Artificial intelligence, Machine learning, Diversity.