English
| 開講年度/ Academic Year |
2023 |
| 科目設置学部/ College |
人工知能科学研究科/Graduate School of Artificial Intelligence and Science |
| 科目コード等/ Course Code |
VR456/VR456 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・Subtitle |
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| 授業形態/ Class Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items) |
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| 授業形式/ Class Style |
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| 校地/ Campus |
池袋/Ikebukuro |
| 学期/ Semester |
秋学期/Fall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・Room |
水6/Wed.6 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ Credits |
2 |
| 科目ナンバリング/ Course Number |
AIR5200 |
| 使用言語/ Language |
日本語/Japanese |
| 履修登録方法/ Class Registration Method |
科目コード登録/Course Code Registration |
| 配当年次/ Assigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite Regulations |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other Colleges |
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| 履修中止可否/ Course Cancellation |
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| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree Policy |
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| 備考/ Notes |
日経新聞社に所属する担当教員と外部講師による講義と受講者とのディスカッションを通じ、日本におけるDXの最先端についての知見を得る。企業の現場においてDXを支えているエンジニアの生の声を聞くことで、ビジネスにおいて先端的なテクノロジーがどのように価値を生み出しているのかを学び、テクノロジーの社会実装に関する知見を得ることを企図している。
Through lectures by external lecturers, and discussions between participants and lecturers, participants will gain insight into the state-of-the-art of DX in Japan. The aim is to learn how cutting-edge technology creates value in business from the stories of engineers who support DX in the corporate world, and to gain insight into the social implementation of technology.
日本のビジネス環境を活かしたAI利用のヒントを、企業の現場で活躍している外部講師から学ぶ授業である。それにより、受講生が今後ビジネスの現場でAIを活用するための基礎力を養う。
このような意図のもと、エンジニアらを外部講師として迎えて、企業における具体的な取り組みを紹介していただく。特にテクノロジー開発という細粒の粒度のテーマから、実際のビジネスにおける活用という粒度の大きな話題まで幅広く取り扱う。
Students will learn tips for using AI in the Japanese business environment from external lecturers who are active in the field of business. This will help students develop the basic skills to utilize AI in their business in the future.
With this in mind, we have invited engineers and other outside lecturers to introduce their specific approaches in their companies. In particular, the topics will range from technology development, which is a fine-grained topic, to actual business application, which is a more granular topic.
| 1 | ガイダンス |
| 2 | 日経新聞社におけるDX、データサイエンス、AI |
| 3 | エンジニアリングとデータサイエンスの現場１ |
| 4 | エンジニアリングとデータサイエンスの現場2 |
| 5 | エンジニアリングとデータサイエンスの現場3 |
| 6 | エンジニアリングとデータサイエンスの現場4 |
| 7 | エンジニアリングとデータサイエンスの現場５ |
| 8 | エンジニアリングとデータサイエンスの現場６ |
| 9 | エンジニアリングとマネージメント１ |
| 10 | エンジニアリングとマネージメント２ |
| 11 | エンジニアリングとマネージメント３ |
| 12 | エンジニアリングとマネージメント４ |
| 13 | 日経新聞社におけるデータ・AIを活用したビジネス１ |
| 14 | 日経新聞社におけるデータ・AIを活用したビジネス２ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
講義内容の理解をまとめた小レポートを講師ごとにまとめて提出。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
レポート(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 講義を通じて用いるテキストはありません。 |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 講師ごとに参考文献・参考資料が紹介されます。 |
講義の詳細な内容や講師陣のラインナップは、初回のガイダンス時に紹介する、
本科目は、5年以上の実務経験を有する実務家教員による授業であり、全授業回数の50％以上がディスカッションなど双方向形式の授業によって運営される。