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講義概要/Course Information

2024/06/20 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	UEC301z
開講年度 /Academic year	2024年度	開講年次 /Year offered	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	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)	奥野　剛史
居室 /Office	東6-401
公開E-mail /e-mail	okunotsuyoshi@UEC, UEC=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	2024/04/10 15:47:41	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を考える際に基盤となる知識のうち、下記を身につける。 １　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 ２　総合コミュニケーション科学の基盤技術としてのデータサイエンス技術 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 ４　総合コミュニケーション科学の基盤技術としての量子技術   これらの基礎知識を習得し、今後本学において総合コミュニケーション科学を追求する基礎を得ることが達成目標である。 Comprehensive Communication Science is a new basic concept of science and technology originally proposed by UEC, and is a philosophy that seeks to transcend the various boundaries that exist in society by supporting rich communication between people and people, people and society, people and nature, people and artifacts, artifacts and artifacts, and all other things and phenomena. The goal is to create a society in which all human beings can live together comfortably (super-smart society) through a sophisticated fusion of human and machine knowledge. In this course, students will acquire the following knowledge, which is fundamental when considering comprehensive  communication science. 1. The society full of diversity that comprehensive communication science aims for 2 Data science technology as a fundamental technology for comprehensive communication science 3 Artificial intelligence technology as a fundamental technology for comprehensive communication science 4 Quantum technology as a fundamental technology for comprehensive communication science   The goal is to acquire this basic knowledge and to obtain a foundation for pursuing comprehensive communication science in our graduate school.
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）	(データサイエンス関連部分) 斉藤史朗・庄野逸著： 『総合コミュニケーション科学：データサイエンス編』 学術図書出版, 2024.
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）	本講義は時間割によらないオンデマンド科目である。毎回資料を提示し、課題を課すので期限までに提出すること。 １　ガイダンス、ダイバーシティについて、Society 5.0、データサイエンス活用事例 ２　量子技術の基礎１：量子と情報のつながり ３　量子技術の基礎２：量子暗号・量子テレポーテーションの基礎 ４　量子技術の基礎３：量子技術の応用に向けて ５　データサイエンスの基礎１：データ分析の進め方、仮設検証サイクル、Pythonの基礎 ６　データサイエンスの基礎２：ビッグデータの収集と蓄積、ビッグデータの活用事例、pandas によるデータ集計の基礎 ７　データサイエンスの基礎３：データ分析に役立つ関数やメソッド、順列、組合せ、条件付き確率 ８　データサイエンスの基礎４：データの集計、代表値、分散、標準偏差 ９　データサイエンスの基礎５：データの可視化、相関係数、ICTの進展、クラウドサービス １０　データサイエンスの基礎６：モデルの精度とは何か、データ駆動型社会 １１　データサイエンスの基礎７：AIの学習と推論、評価、再学習、決定木モデルの作成 １２　データサイエンスの基礎８：回帰モデルの作成、機械学習 １３　人工知能技術の基礎１：深層学習、ニューラルネットワークの原理、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 １４　人工知能技術の基礎２：AIの歴史、推論、探索、エキスパートシステム、強いAI、弱いAI、ゲーム情報学 １５　人工知能技術の基礎３：AI倫理、AIの社会的受容性、プライバシー保護、個人情報の取り扱い、自然言語処理、量子コンピュータ This is an on-demand distance lecture. In each week, learn each content and submit your assignment. 1 Guidance, Diversity, Society 5.0, Data Science Case Studies 2 Basics of Quantum Technology 1: Connection between Quantum and Information 3 Basics of quantum technology 2: Basics of quantum cryptography and quantum teleportation 4 Basics of Quantum Technology 3: Toward Applications of Quantum Technology 5 Fundamentals of Data Science 1: How to proceed data analysis, tentative verification cycle, Python basics 6 Fundamentals of Data Science 2: Collection and accumulation of big data, application examples of big data, fundamentals of data aggregation using pandas 7 Fundamentals of Data Science 3: Functions and methods for data analysis, permutations, combinations, conditional probability 8 Basics of Data Science 4: Data Aggregation, Representative Value, Variance, Standard Deviation 9 Fundamentals of Data Science 5: Data visualization, correlation coefficient, progress of ICT, cloud services 10 Fundamentals of data science 6: What is model accuracy, data-driven society 11 Fundamentals of Data Science 7: AI learning and inference, evaluation, re-training, decision tree modeling 12 Fundamentals of Data Science 8: Brushing up decision tree models, machine learning 13 Fundamentals of Artificial Intelligence Technology 1: Deep learning, principles of neural networks, supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning 14 Fundamentals of Artificial Intelligence Technology 2: History of AI, Inference, Search, Expert System, Strong AI, Weak AI, Game Informatics 15 Fundamentals of Artificial Intelligence Technology 3: AI Ethics, Social Acceptability of AI, Privacy Protection, Handling of Personal Information, Natural Language Processing, Quantum Computers
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）	毎回の課題を期限内に提出することを前提とし、おおむね70%程度の点数をもって合格とする。 Each assignment must be submitted before its deadline. To pass, every student must get about 70% of the score.
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）	一昨年から量子がテーマに入りました。量子と聞くと難しい、わからないという印象があるかもしれませんが、そうではないことを伝えたいです。 Quantum becomes one of the themes. When you hear the word quantum, you may have the impression that it is difficult or unclear, but we would like to convey that it is not the case.
その他 /Others	3年次以上の学生も受講できます。 3rd-year students can take this course (April to July).
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、量子技術 Comprehensive communication science, Data science, Artificial intelligence, Machine learning, Diversity, and Quantum technology.