AI/MOT

科目基礎情報

学校	富山高等専門学校	開講年度	令和05年度 (2023年度)
授業科目	AI/MOT
科目番号	0083	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	電気制御システム工学科	対象学年	4
開設期	後期	週時間数	2
教科書/教材
担当教員	石田 文彦

到達目標

AI・データを活用するための技術を理解できる。
企業の実例を基に社会で活用されているデータの有用性を理解できる。
AI・データサイエンスが様々な分野の知見と組み合わせることで、新たな価値を創出できる可能性があることを理解できる。

ルーブリック

	理想的な到達レベルの目安	標準的な到達レベルの目安	未到達レベルの目安
評価項目1 (AI・データの活用技術)	AI・データの活用技術を十分に理解できる。	AI・データの活用技術を理解できる。	AI・データの活用技術を理解できない。
評価項目2 (社会におけるデータの有用性)	社会で活用されるデータの有用性を十分に理解できる。	社会で活用されるデータの有用性を理解できる。	社会で活用されるデータの有用性を理解できない。
評価項目3 (新たな価値の創出)	AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを十分に理解できる。	AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを理解できる。	AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを理解できない。

学科の到達目標項目との関係

ディプロマポリシー DP2 （電気⼯学，電⼦⼯学，情報⼯学の専⾨基盤知識を修得し，実験・実習および演習・実技を通してその知識をものづくり，創造的技術開発に応⽤・実践できる）

ディプロマポリシー DP3 （AI・データサイエンスに関する情報科学の素養とビジネスの視点を⾝に付け，新たな価値の創造に挑戦できる）

ディプロマポリシー DP4 （⾃分の意⾒を論理的に表現し，周囲と理解・尊重しあうコミュニケーション⼒を⾝に付けている）

教育方法等

概要:

AI・データを活用するための基礎技術を修得し、Society5.0を目指す社会変化の中で社会で活用される広範な領域のデータが日常生活や社会課題を解決するための有用なツールであることを実例から学ぶ。
企業現場におけるデータ活用事例より、AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できることを学ぶ。

授業の進め方・方法:

講義および演習を中心に授業を進める。

注意点:

レポートにより評価する。
到達目標の達成度を確認するために、提出レポートに対して質問することがある。
本科目では、60点以上の評価で単位を認定する。
評価が60点に満たない者は、願い出により追認試験を受けることができる。追認試験の結果、単位の修得が認められた者にあっては、その評価を60点とする。

事前に行う準備学習：前回の講義の復習および予習を行ってから授業に臨むこと
（授業外学習・事前）授業内容を予習しておく。
（授業外学習・事後）授業内容に関する課題を解く。

授業計画は、進捗等により変更する可能性がある。

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング

ICT 利用

遠隔授業対応

実務経験のある教員による授業

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
後期
	3rdQ
		1週	ガイダンス	授業の到達目標について理解できる。
		2週	AI・データの活用事例と技術１	企業でのAI・データの活用事例とその技術について理解できる。
		3週	AI・データの活用事例と技術２	企業でのAI・データの活用事例とその技術について理解できる。
		4週	AI・データの活用事例と技術３	企業でのAI・データの活用事例とその技術について理解できる。
		5週	AI・データの技術１	AI・データの活用のための技術について理解できる。
		6週	AI・データの技術２	AI・データの活用のための技術について理解できる。
		7週	AI・データの技術３	AI・データの活用のための技術について理解できる。
		8週	レポート作成１	1-7週までの内容をレポートにまとめ、要点を理解できる。
	4thQ
		9週	AI・データの活用事例と演習１	AI・データの演習と、それを通して企業での活用事例について理解できる。
		10週	AI・データの活用事例と演習２	AI・データの演習と、それを通して企業での活用事例について理解できる。
		11週	AI・データの活用事例と演習３	AI・データの演習と、それを通して企業での活用事例について理解できる。
		12週	AI・データの応用・運用事例１	AI・データの応用事例、運用事例について理解する。
		13週	AI・データの応用・運用事例２	AI・データの応用事例、運用事例について理解する。
		14週	レポート作成２	9-13週までの内容をレポートにまとめ、要点を理解できる。
		15週	レポート作成３	この講義で学んだ内容をレポートにまとめ、理解できる。
		16週	成績評価・確認	成績評価・確認を実施する。

評価割合

	レポート	発表	相互評価	態度	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	100	0	0	0	0	0	100
基礎的能力	40	0	0	0	0	0	40
専門的能力	40	0	0	0	0	0	40
分野横断的能力	20	0	0	0	0	0	20