ゼミナールB ｜シラバス情報

授業科目名

ゼミナールB

学年

3年

単位数

2.00単位

実務経験の有無

開講クォーター

セメスタ指定なし

担当教員

亀山　浩文

授業形態

授業で主に使用する言語

日本語

授業方法区分

開講キャンパス

紀尾井町キャンパス

授業の到達目標及びテーマ

現代社会における情報システムの在り方について考察する。特に、コンピュータシミュレーションまたは人間と情報技術のかかわりについて学ぶ。
現在、官民挙げて第四次産業革命による産業構造・社会構造の変革が叫ばれている。その中核技術である人工知能（AI）、IoT(Internet of Things)、ビッグデータ、データサイエンスなどについて基礎的知識を学ぶ。また、具体的な応用例（時事問題を含む）についても学修する。どのような技術やサービスが求められているのか、あるべき将来の社会とはどのようなものかを考える力を涵養することを目的とする。

授業の概要

二つのテーマの内、各人が一つを選択して学ぶ。

(i) コンピュータシミュレーションの理論及びその応用について学ぶ。初年度は、コンピュータシミュレーションが現実にどのような分野でどのように利用されているかを学習し、また表計算ソフトとR（統合開発環境 RStudio を含む）、統計学、プログラミングの基礎について学ぶ。実際に初歩的なシミュレーションを実行しつつ、対象のモデル化と数量化の理論、論理的解析の手法を学ぶ。
(ii) IoT, AI,ビッグデータ、仮想通貨などICTの進展による第4次産業革命と生活様式の変遷について研究する。3年次では、興味のある分野を限定して、相当数の文書（政府発行の資料、書籍など）を読み、映画、TVなどを視聴することになる。

ゼミナールBでは、前半は全員が共通の内容を学び、テーマの選択に必要な知識を身につけることに集中する。後半に各人のテーマを設定し、研究に取り掛かる。
ゼミナールは「毎週1回の授業」ではない。
授業と授業の間も各自が意識的に課題に取り組む必要がある。毎週の授業は教員やゼミナールの仲間との議論の場と考えてもらいたい。従って、毎回の授業に対して、事前学修と事後学修が伴うことが必須となる。学修内容は各人が設定したテーマにより異なる。

授業計画

1回

人工知能とは　〜歴史から学ぶ〜（１）第一次AIブームから第二次AIブームへ
到達目標：第一次AIブームから第二次AIブームへの流れを理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
学んだ内容をレポートにまとめる。

2回

人工知能とは　〜歴史から学ぶ〜（２）第二次AIブームから第三次AIブームへ
到達目標：第二次AIブームから第三次AIブームへの流れを理解する。何が決定的だったのかを知る。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
前回の学習内容と合わせてAIの歴史についてレポートをまとめてLMSに提出する。

3回

ニューラルネットワークとは？
到達目標：現代のAIの中心技術の一つであるニューラルネットワークについて理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
学んだ内容をレポートにまとめる。

4回

機械学習とは？（１）教師あり学習と教師なし学習
到達目標：教師あり学習と教師なし学習とは何かについて理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
学んだ内容をレポートにまとめる。

5回

機械学習とは？（２）強化学習
到達目標：AIの機能が発展する大きな力となった強化学習について理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
学んだ内容をレポートにまとめる。

6回

ディープラーニング（深層学習）とは？
到達目標：AI発展の重要な発想となったディープラーニングについて理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
第16回〜19回に学んだ内容をレポートにまとめ、LMSに提出する。

7回目

IoTとは？
到達目標：第四次産業革命の中核技術の一つであるIoTとは何かを理解する。

事前学習

（２時間）
IoTについての配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。

8回

IoTの活用事例
到達目標：IoTの現在の活用事例及び近い将来に活用が期待される分野について理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
前回の学びと合わせてレポートを作成し、LMSに提出する。

9回

ビッグデータとは？
到達目標：ビッグデータの特徴を実際の活用事例を基に考察し、理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
学んだ内容をレポートにまとまる。

10回

暗号資産（仮想通貨）（１）登場とインパクト
到達目標：暗号資産が登場した背景とインパクトについて、特徴を考察しながら理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。

11回

暗号資産（仮想通貨）（２）原理を知る
到達目標：基本的な原理を理解する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
前回の学びと合わせてレポートを作成し、LMSに提出する。

12回

成果発表（３）個別発表
到達目標：各自が発表し、他者の発表を聞くことにより、学修内容について理解を深める。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。
各自が設定したテーマについて、発表する準備をする。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
発表内容をレポートにまとめる。

13回

成果発表（４)討論
到達目標：各自の発表と他者の発表について討論することにより、学修内容について理解を深める。4年次での各自の卒業論文の方向性を議論する。

事前学習

（２時間）
配布資料を読み、分からない箇所を調べておく。
討論するべき内容をレポートにまとめる。

事後学習

（２時間）
重要事項・語句をまとめ、後で振り返り学修ができるようにする。
発表と討論の内容をレポートにまとめ、LMSに提出する。

14回

事前学習

事後学習

15回

事前学習

事後学習

16回

事前学習

事後学習

17回

事前学習

事後学習

18回

事前学習

事後学習

19回

事前学習

事後学習

20回

事前学習

事後学習

21回

事前学習

事後学習

22回

事前学習

事後学習

23回目

事前学習

事後学習

24回

事前学習

事後学習

25回

事前学習

事後学習

26回

事前学習

事後学習

試験及び成績評価

次の二つの観点から評価し、総合的に判断する。

（１）ゼミナールへの取り組みの態度
（２）成果物の提出及び発表内容

ゼミナールには必ず出席し、課題はすべて提出することを要求する。

課題(試験やレポート等)に対するフィードバック

資料の提示及びレポートの提出は、すべてLMSを利用して行う。本授業では紙媒体を利用することはない。レポートの提出状況はLMSにより各自で把握できる。
提出されたレポート課題に対しては、LMSを通じてコメントを返す。必要であれば添削し、修正箇所を指定する。再提出を求められた場合も、LMSに提出すること。
学生間の議論にはLMSの掲示板機能を利用する。
ゼミナールの時間以外でもWebexやTeams等を利用して議論することができる。皆さんの積極的な参加を期待する。
個人的内容を含む連絡はJIUメールを用いる。アドレスはゼミナールで指示する。

講義で使用するテキスト（書名・著者・出版社・ISBN・備考）

特に指定しない。

ー

ゼミナールの進行に合わせて適宜電子化した資料を配布する。

参考文献・推薦図書

内容が多岐に渡るので、授業中に適宜紹介する。紹介する書籍の多くは電子媒体として入手できる。

研究室

紀尾井町キャンパス1号棟3階

オフィスアワー

（F1）火曜日 3時限目、水曜日・金曜日昼休み
（F2）火曜日 4時限目、水曜日・金曜日昼休み

科目ナンバリング

学位授与方針との関連