KA233001 情報科学の最前線

広島大学シラバス

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年度 2024年度開講部局情報科学部

講義コード KA233001 科目区分専門教育科目

授業科目名情報科学の最前線

授業科目名
（フリガナ）ジョウホウカガクノサイゼンセン

英文授業科目名 Frontier of Informatics and Data Science

担当教員名向谷　博明,ADILIN ANUARDI,亀井　清華,RAYTCHEV BISSER ROUMENOV

担当教員名
(フリガナ) ムカイダニ　ヒロアキ,アディリン　アヌアルディ,カメイ　サヤカ,ライチェフ　ビセル　ルメノフ

開講キャンパス東広島開設期 3年次生前期１ターム

曜日・時限・講義室 (1T) 火1-4：工107

授業の方法講義授業の方法
【詳細情報】　

講義中心

単位 2.0 週時間　使用言語 J : 日本語

学習の段階 3 : 中級レベル

学問分野（分野） 25 : 理工学

学問分野（分科） 02 : 情報科学

対象学生 3年次生

授業のキーワード情報科学（計算機科学、データ科学、知能科学）の先端技術とその動向

教職専門科目　教科専門科目　

プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ）
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ）計算機科学プログラム
（知識・理解）
・C1. 人類や社会そして個人に存在する様々な問題が，社会情勢や文化等によって多様に解釈できることを理解した上で，その問題解決に向けた取り組みができる知識と能力．

データ科学プログラム
（知識・理解）
・C1. 人類や社会そして個人に存在する様々な問題が，社会情勢や文化等によって多様に解釈できることを理解した上で，その問題解決に向けた取り組みができる知識と能力．

知能科学プログラム
（知識・理解）
・C1. 人類や社会そして個人に存在する様々な問題が，社会情勢や文化等によって多様に解釈できることを理解した上で，その問題解決に向けた取り組みができる知識と能力．

授業の目標・概要等本講義「情報科学の最前線」は「生物統計」の読替科目です。

本講義では、わが国を代表する著名な研究者をお招きし、計算機科学、データ科学、知能科学の各分野で行われている最先端の理論や技術を紹介して頂きます。8名の講師によるオムニバス形式の講義であり、情報科学の最前線で行われている研究動向について学びます。

授業計画第0回　4月9日（火）：履修ガイダンス
★第1・2 回　4月9日（火）：東俊一教授（京都大学）
講義タイトル:　マルチエージェントシステムの制御：IoT時代の制御技術
講義形式：対面講義
★第3・4 回　4月16日（火）：椿広計所長（統計数理研究所）
講義タイトル:　(仮)ソリューション形成プロセスの科学としてのデータサイエンス　
講義形式：オンライン講義
★第5・6 回　4月23日（火）：趙　建軍教授（九州大学）
講義タイトル:機械学習工学研究の最前線
講義形式：対面講義
★第7・8 回　5月7日（火）：今泉允聡准教授（東京大学）
講義タイトル：深層学習の理論
講義形式：オンライン・オンデマンド講義
★第9・10 回　5月14日（火）：緒方広明教授（京都大学）
講義タイトル:ラーニングアナリティクス研究の最前線
講義形式：対面講義
★第11・12 回　5月21日（火）：守口剛教授（早稲田大学）
講義タイトル:　(仮)マーケティングにおけるデータ活用の実際
講義形式：オンライン講義
★第13・14 回　5月28日（火）：土橋宜典教授（北海道大学）
講義タイトル:　CG研究最前線
講義形態: オンライン講義
★第15回　6月4日（火） (仮)10:30-12:00 （90分間）：喜連川優機構長（大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構）
講義タイトル:ビッグデータとＡＩ
講義形式：オンライン講義

各講義の後にレポートを提出して貰います。

教科書・参考書等教科書は使用しません。配布資料については、公開できるものに限り配布します。

授業で使用する
メディア・機器等　

【詳細情報】

授業で取り入れる
学習手法　

予習・復習への
アドバイス予習の必要はありませんが、各回の後でレポートの提出がありますので、復習が必要となります。講師の先生によっては機微情報を含む配布資料を用意できない場合がありますので、講義内容を各自でノートに整理することをお勧めします。

履修上の注意
受講条件等対面講義の場合とオンライン講義の場合がありますので、各回の講義スタイルについて注意をしておいて下さい。

成績評価の基準等レポートによって評価します。

実務経験有り

実務経験の概要と
それに基づく授業内容大学で行われている理論研究だけでなく、国立研究機関などで実際に行われている最先端の研究成果について学びます。多くの講義内容が実社会の問題や実データに基づいた研究成果であるので、アカデミズムの観点から実務問題を眺める貴重な機会になると考えられます。

メッセージ

その他

すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

年度	2024年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA233001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	情報科学の最前線
授業科目名（フリガナ）	ジョウホウカガクノサイゼンセン
英文授業科目名	Frontier of Informatics and Data Science
担当教員名	向谷　博明,ADILIN ANUARDI,亀井　清華,RAYTCHEV BISSER ROUMENOV
担当教員名 (フリガナ)	ムカイダニ　ヒロアキ,アディリン　アヌアルディ,カメイ　サヤカ,ライチェフ　ビセル　ルメノフ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生前期１ターム
曜日・時限・講義室	(1T) 火1-4：工107
授業の方法	講義	授業の方法【詳細情報】
講義中心
単位	2.0	週時間		使用言語	J : 日本語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生	3年次生
授業のキーワード	情報科学（計算機科学、データ科学、知能科学）の先端技術とその動向
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中でのこの授業科目の位置づけ（学部生対象科目のみ）
到達度評価の評価項目（学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム（知識・理解）・C1. 人類や社会そして個人に存在する様々な問題が，社会情勢や文化等によって多様に解釈できることを理解した上で，その問題解決に向けた取り組みができる知識と能力．データ科学プログラム（知識・理解）・C1. 人類や社会そして個人に存在する様々な問題が，社会情勢や文化等によって多様に解釈できることを理解した上で，その問題解決に向けた取り組みができる知識と能力．知能科学プログラム（知識・理解）・C1. 人類や社会そして個人に存在する様々な問題が，社会情勢や文化等によって多様に解釈できることを理解した上で，その問題解決に向けた取り組みができる知識と能力．
授業の目標・概要等	本講義「情報科学の最前線」は「生物統計」の読替科目です。本講義では、わが国を代表する著名な研究者をお招きし、計算機科学、データ科学、知能科学の各分野で行われている最先端の理論や技術を紹介して頂きます。8名の講師によるオムニバス形式の講義であり、情報科学の最前線で行われている研究動向について学びます。
授業計画	第0回　4月9日（火）：履修ガイダンス ★第1・2 回　4月9日（火）：東俊一教授（京都大学）講義タイトル:　マルチエージェントシステムの制御：IoT時代の制御技術講義形式：対面講義 ★第3・4 回　4月16日（火）：椿広計所長（統計数理研究所）講義タイトル:　(仮)ソリューション形成プロセスの科学としてのデータサイエンス　講義形式：オンライン講義 ★第5・6 回　4月23日（火）：趙　建軍教授（九州大学）講義タイトル:機械学習工学研究の最前線講義形式：対面講義 ★第7・8 回　5月7日（火）：今泉允聡准教授（東京大学）講義タイトル：深層学習の理論講義形式：オンライン・オンデマンド講義 ★第9・10 回　5月14日（火）：緒方広明教授（京都大学）講義タイトル:ラーニングアナリティクス研究の最前線講義形式：対面講義 ★第11・12 回　5月21日（火）：守口剛教授（早稲田大学）講義タイトル:　(仮)マーケティングにおけるデータ活用の実際講義形式：オンライン講義 ★第13・14 回　5月28日（火）：土橋宜典教授（北海道大学）講義タイトル:　CG研究最前線講義形態: オンライン講義 ★第15回　6月4日（火） (仮)10:30-12:00 （90分間）：喜連川優機構長（大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構）講義タイトル:ビッグデータとＡＩ講義形式：オンライン講義各講義の後にレポートを提出して貰います。
教科書・参考書等	教科書は使用しません。配布資料については、公開できるものに限り配布します。
授業で使用するメディア・機器等
【詳細情報】
授業で取り入れる学習手法
予習・復習へのアドバイス	予習の必要はありませんが、各回の後でレポートの提出がありますので、復習が必要となります。講師の先生によっては機微情報を含む配布資料を用意できない場合がありますので、講義内容を各自でノートに整理することをお勧めします。
履修上の注意受講条件等	対面講義の場合とオンライン講義の場合がありますので、各回の講義スタイルについて注意をしておいて下さい。
成績評価の基準等	レポートによって評価します。
実務経験	有り
実務経験の概要とそれに基づく授業内容	大学で行われている理論研究だけでなく、国立研究機関などで実際に行われている最先端の研究成果について学びます。多くの講義内容が実社会の問題や実データに基づいた研究成果であるので、アカデミズムの観点から実務問題を眺める貴重な機会になると考えられます。
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

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