日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
人工知能科学研究科/Graduate School of Artificial Intelligence and ScienceGraduate School of Artificial Intelligence and Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
VR466/VR466VR466 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
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| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
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| 授業形式/ Class StyleCampus |
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| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月6･D302/Mon.6･D302 Mon.6･D302 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
AIR6300 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
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。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 regulationsprerequisite regulations |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
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| 履修中止可否/ course cancellationcourse 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 LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
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| 備考/ NotesNotes |
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| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
VR466 |
In this class, we aim to be able to talk about the following items regarding "AI social implementation" that will bring the research and development of artificial intelligence (AI) to fruition in society.
・ Understanding AI social principles and guidelines is a major premise of AI research and development.
・ Japan that was late in Phase 1 can be recovered in Phase 2 (must be)
・ A decisive difference between a normal information system and an AI system
・ The social impact of AI will begin in earnest
・ AI is an important part that is indispensable for DX
After lectures on AI social principles and guidelines, the environment surrounding AI social implementation (information systems and AI, characteristics of AI projects, AI human resources, latest trends in DX and AI, distribution of data / learned models) In order to learn actual examples of social implementation of AI technology, we will introduce examples from various companies that are making advanced efforts by inviting guest speakers. Then, based on lectures and case studies, group work and discussions will be held on various issues of social implementation.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
本授業では、人工知能(AI)の研究開発を社会で結実させる「AI社会実装」について、次の項目について自らの意見を語れるようになることを目指す。
・AI社会原則やガイドラインの理解は、AI研究開発の大前提である
・フェーズ1で出遅れた日本はフェーズ2で挽回できる（しないといけない）
・通常の情報システムとAIシステムとは決定的に異なる
・AIの社会インパクトはこれから本格化する
・AIはDXに欠かせない重要パーツである
In this class, we aim to be able to talk about the following items regarding "AI social implementation" that will bring the research and development of artificial intelligence (AI) to fruition in society.
・ Understanding AI social principles and guidelines is a major premise of AI research and development.
・ Japan that was late in Phase 1 can be recovered in Phase 2 (must be)
・ A decisive difference between a normal information system and an AI system
・ The social impact of AI will begin in earnest
・ AI is an important part that is indispensable for DX
AI社会原則とガイドライン、AI社会実装を取り巻く環境（情報システムとAI、AIプロジェクトの特徴、AI人材、DXとAIの最新動向、データ・学習済モデルの流通や企業間連携）についての講義ののち、AI技術の社会実装の実例を学ぶため、ゲストスピーカーを招いて先進的な取組を行っている様々な企業における事例を紹介する。そして、講義や事例紹介を踏まえて、社会実装の諸問題についてのグループワークおよび討論を行う。
After lectures on AI social principles and guidelines, the environment surrounding AI social implementation (information systems and AI, characteristics of AI projects, AI human resources, latest trends in DX and AI, distribution of data / learned models) In order to learn actual examples of social implementation of AI technology, we will introduce examples from various companies that are making advanced efforts by inviting guest speakers. Then, based on lectures and case studies, group work and discussions will be held on various issues of social implementation.
| 1 | ガイダンス |
| 2 | AI社会原則とガイドライン：世界と日本の動向 |
| 3 | AI社会実装を取り巻く環境：情報システムとAIの方向性 |
| 4 | AI社会実装を取り巻く環境：DXとAI、データ活用 |
| 5 | 社会実装の事例紹介１ |
| 6 | 社会実装の事例紹介２ |
| 7 | 社会実装の事例紹介３ |
| 8 | 社会実装の事例紹介４ |
| 9 | グループ討議１ |
| 10 | グループ討議２ |
| 11 | グループ討議３ |
| 12 | 討論会１ |
| 13 | 討論会２ |
| 14 | 総括 |
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
グループワークでは授業時間外の作業が必要になる場合がある。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
グループワークへの取組、授業への参加度(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
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。