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) |
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 |
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| 開講年度 /Academic year |
2024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 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
全専攻共通 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
奥野 剛史 | ||
| 居室 /Office |
東6-401 | ||
| 公開E-mail |
okunotsuyoshi@"UEC" (Please replace "UEC" with uec.ac.jp) | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
Classroom を参照してください。 | ||
| 更新日 /Last update |
2024/04/02 19:26:43 | 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、今後本学大学院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。 第１週 ガイダンス＆ダイバーシティについて 第２週 量子技術１ 量子と情報のつながり 第３週 量子技術２ 量子暗号・量子テレポーテーションの基礎 第４週 量子技術３ 量子技術の応用に向けて 第５週 データサイエンス１ プログラミング言語Python 第６週 データサイエンス２ データの集計 第７週 データサイエンス３ データの可視化 第８週 データサイエンス４ モデルの精度とは何か 第９週 データサイエンス５ 決定木モデルの作成 第１０週 データサイエンス６ 回帰モデルの作成 第１１週 データサイエンス７ 回帰モデルのブラッシュアップ 第１２週 データサイエンス８ ロジスティック回帰モデルとアンサンブル学習 第１３週 人工知能技術１ 深層学習 第１４週 人工知能技術２ ゲーム情報学と人工知能 第１５週 人工知能技術３ 自然言語処理、量子コンピュータ This lecture is an on-demand course that is not timetabled. Materials and assignments will be presented in the Google Classroom. Students must submit all the assignments before deadlines. Week 1 Guidance & Diversity Week 2 Quantum Technology 1: The Connection between Quantum and Information Week 3 Quantum Technology 2: Fundamentals of Quantum Cryptography and Quantum Teleportation Week 4 Quantum Technology 3: Toward Applications of Quantum Technology Week 5 Data Science 1 Programming language Python Week 6 Data Science 2 Data Aggregation Week 7 Data Science 3 Data Visualization Week 8 Data Science 4 What is model accuracy? Week 9 Data Science 5 Decision Tree Models Week 10 Data Science 6 Regression Models Week 11 Data Science 7 Logistic Regression Models and Ensemble Learning Week 12 Data Science 8 Introduction to Advanced Modeling Techniques Week 13 Artificial Intelligence Technology 1: Deep Learning Week 14 Artificial Intelligence Technology 2: Game Informatics and Artificial Intelligence Week 15 Artificial Intelligence Technology 3: 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 |
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| 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 on 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 |
特になし None |
| 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, |