0407033 【Web視聴】教養としてのデータサイエンス

講座概要

講座番号	0407033
期間	2022年4月6日～ 2022年6月28日
回数	−
曜日
時間	7.5時間(30分×15回)
定員	－
一般料金	6,000円
会場	Web視聴

内容

こちらは、「教養としてのデータサイエンス」の講座にあたって、
0407033a【Web視聴】何故、今、データサイエンスなのか?
0407033b【Web視聴】シンギュラリティインパクトとは?
0407033c【Web視聴】データサイエンスと幸福
0407033d【Web視聴】ビジネスイノベーション最前線
0407033e【Web視聴】大学生が考える未来シナリオ
全5回お申込み用です。

データサイエンスは21世紀を拓く知識・スキルとして高等教育機関で文系、理系を問わず導入が進められています。その意味では、21世紀型の教養(リテラシー)として理解されています。本講座では、何故、今、データサイエンスなのか、データサイエンスやAI技術が社会に与えるインパクト、データサイエンス・AIのビジネス最前線について俯瞰した、「教養としてのデータサイエンス」講座の試みです。大学生世代がどのような未来シナリオを描いているかも紹介したいと思います。

0407033a【Web視聴】何故、今、データサイエンスなのか?
講師:本学教授・MUSICセンター長/上林憲行(かみばやしのりゆき)
配信期間:4月6日～ 6月28日
時間:1.5時間(30分×3)
概要:
データは、21世紀の富の源泉とされあらゆるビジネスで注目をされています。さらに、学術的にはデータサイエンスは第4のサイエンスパラダイムとして、またデータサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業と言われています。大学をはじめ高等教育機関ではこの潮流を受けデータサイエンス・AI教育プログラムが加速度整備されてきています。本講義では、データサイエンス・AI が如何に社会・経済の広範にインパクトを与えてきているかについて、多角的に視点から具体例を示して概説します。

0407033b【Web視聴】シンギュラリティインパクトとは?
講師:本学准教授/中西崇文 (なかにしたかふみ)
配信期間:4月6日～ 6月28日
時間:1.5時間(30分×3)
概要:
近年、人工知能技術に関する論文が爆発的に出版されており、人工知能技術を応用とした社会システム、サービスが展開されてきています。「シンギュラリティ」は技術的特異点と訳され、ひとたび自律的に動作する優秀な機械による知性が生まれると、自律的にその知性が何度もバージョンアップがされ、人間の想像力を超えた優秀な知性が生まれるのではないかという仮説です。レイ・カーツワイルによれば2045年にそのときが起こるとされていますが、私はもう起こっていると考えています。もうシンギュラリティが起こっているとするならば、現在の人工知能技術の発展とその応用により、我々の生活がどのように変化していくのかを議論することにより、シンギュラリティインパクトの中でより社会・環境をよくし、我々人類が進化する道筋について考えていきます。さらに、人工知能技術によって自律的に機械が知的に動作していく社会において、それらの人工知能技術の説明可能性(アカウンタビリティ)が重要であることが叫ばれています。説明可能な人工知能(XAI)についても述べることとします。

0407033c【Web視聴】データサイエンスと幸福
講師:本学助教/岡田龍太郎 (おかだりょうたろう)
配信期間:配信期間:4月6日～ 6月28日
時間:1.5時間(30分×3)
概要:
古くからある問いとして、「人間より賢い人工知能ができたとしたら、すべての判断をその人工知能に任せれば人間は幸せになれるのだろうか」というものがあります。おそらく「そう上手くは行かないのではないか」と感じる人が多いと思います。ではそれはなぜでしょうか。データサイエンスは、膨大なデータから客観的な真実を導き出すことを目的としています。しかし、幸福というのは客観的に表せるものではなく、主観的なものではないでしょうか。人工知能やデータサイエンスの限界は、まさにこの主観と客観の間にある大きな隔たりに起因しています。そして、そのことを理解するためには、実はアナログとデジタルの違いについての深い理解が必要です。「デジタルって機械を使うことじゃないの?」と思っている方、この機会に本当の意味について学んでみませんか。

0407033d【Web視聴】ビジネスイノベーション最前線
講師:本学准教授/福原義久(ふくはらよしひさ)
配信期間:配信期間:4月6日～ 6月28日
時間:1.5時間(30分×3)
概要:
データサイエンスやAIといった技術は、商品やサービスなどを通して我々にとってますます身近なものとなりつつあります。本講義では、ビジネスシーンにおけるデータサイエンスの活用事例とそのインパクトについていくつかの事例を紹介しながら考察します。例えば、人間の目に相当する画像処理の技術向上は、自動車やロボット産業、製造業、サービス業など多岐にわたる影響をもたらしています。画像をただ用いるだけではなく、生成する技術も盛んです。自然言語処理は、コミュニケーションの助けとなるようなさまざまなサービスに利用されています。顧客情報を分析し、より効果的に顧客にアプローチすることも、機械学習を使えば簡単にできるようになりました。このような技術はIT企業だけのものではなく、どのような産業であっても活用できる時代が来ています。こういった現状をふまえ、我々の経済活動がどのような影響を受け、今後どのように変化していくのかを考察します。

0407033e【Web視聴】大学生が考える未来シナリオ
講師:本学教授・MUSICセンター長/上林憲行(かみばやしのりゆき)
配信期間:配信期間:4月6日～ 6月28日
時間:1.5時間(30分×3)
概要:
21世紀を牽引するデータサイエンス・AIについて、その担い手であり、その恩恵を享受する当事者であるz世代のデータサイエンス学部生に登場してもらいます。それぞれ現在研究して取り組んでいるテーマの魅力と時代の当事者としての「未来シナリオ」を描いてもらい発表していただく予定です。デジタルネイティブなz世代が当事者として歩む未来をどのように展望しているかを通じて、データサイエンス・AIの社会・経済的インパクトを考えるユニーク視点を提供できればと考えています。

お知らせ---この講座のご受講につきまして---

◆講座のご視聴までのお手続き
・上記、講座概要にあります「期間」が、講座の視聴できる「視聴期間」に対応します。
・お申込後、ご登録のご住所に、「受講の手引き」「払込取扱票」を郵送いたします。
・「払込取扱票」にてお支払いください。ご入金確認後、視聴期間開始日前に、視聴に必要なURLとパスワード等を、お申込み時のメールアドレス宛にご連絡いたします。

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◇ご送付先:lifelong@musashino-u.ac.jp
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④お申込み講座番号
⑤講座名
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※2 下記「教材」にてご案内の、紙資料として講座資料(レジュメ)郵送をご希望の方はその旨ご記入ください(紙資料は別途有料(概ね、講座90分あたり200円)になります)。

※講座のお申込み、映像/音声の視聴は、日本国内に住所を有する方に限らせていただきます。

教材

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講座資料(レジュメ)のみでのお申込みは、ご遠慮ください。

※紙資料郵送ご希望の方は、
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講師の先生より受講生のみなさまへ(講座のご案内)

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講師

上林憲行（かみばやしのりゆき）
本学教授
データサイエンス学部データサイエンス学科(前学部長)
1980年慶應義塾大学工学研究科博士課程修了、工学博士。1980年広島大学工学部助手。1982年富士ゼロックス株式会社総合研究所主任研究員、主管研究員(シニアリサーチフェロー)、所長を歴任。2000年山形大学工学部情報科学科教授、2003年東京工科大学メディア学部メディア学科教授、学長補佐、就職部長、バイオ・情報メディア研究科長などを歴任。2019年より武蔵野大学データサイエンス学部長およびMUSICセンタ長兼務。情報処理学会理事、人工知能学会理事を歴任、ACM。
主著に『サービスサイエンス入門』オーム社など多数

中西崇文（なかにしたかふみ）
本学准教授
データサイエンス学部データサイエンス学科長
1978年、三重県伊勢市生まれ。データサイエンティスト、博士(工学)。
2006年3月、筑波大学大学院システム情報工学研究科にて博士(工学)の学位取得。2006年より情報通信研究機構にてナレッジクラスタシステムの研究開発等に従事。2014年4月より国際大学グローバル・コミュニケーション・センター准教授・主任研究員、テキストマイニング、データマイニング手法の研究開発に従事。2018年4月、武蔵野大学工学部数理工学科准教授。2019年4月より武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科長。デジタルハリウッド大学大学院客員教授。
現在、機械学習などをはじめとする人工知能技術をコアとしたシステムの研究開発やそれらのビジネス、サービスの立ち上げを目的とした企業連携研究プロジェクトを多数推進中。
専門は、データマイニング、感性情報処理、メディアコンテンツ分析など。
著書に「Pythonハンズオンによるはじめての線形代数」(森北出版)、『スマートデータ・イノベーション』(翔泳社)、「シンギュラリティは怖くない:ちょっと落ちついて人工知能について考えよう」(草思社)など。

岡田龍太郎（おかだりょうたろう）
本学助教
データサイエンス学部データサイエンス学科
2020年より武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科助教。2020年より国際大学GLOCOM研究員(併任)。筑波大学非常勤講師。2014年に筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程単位取得退学後、同大学院にて2019年に博士(工学)を取得。データサイエンティスト人財育成プログラムである一般社団法人サーキュラーエコノミー推進機構2018年度CEOプログラムに参加し、CEO Leadersに認定。専門は、データサイエンス、人工知能、自動作曲、感性情報処理、自然言語処理、意味・文脈処理。

福原義久（ふくはらよしひさ）
本学准教授
データサイエンス学部データサイエンス学科
慶應義塾大学にて博士(政策・メディア)を取得。複数のスタートアップ企業を経て、武蔵野大学データサイエンス学部にて准教授をつとめる。
現在も、フルスタックエンジニアとしてスタートアップ企業の経営にも携わっている。
共著に『複雑系入門』(NTT出版)