As of 26-Mar-24
開講科目名Course

時間割コード授業の目標、概要／Course Objectives/ Overview
目的：ビジネスモデル思考、すなわち個別の製品や個別の企業の競争力だけに着目するのではなく「トータルな事業システム」の競争力の観点から戦略を組み立てる能力を身に着けることが目的である。目標：ビジネスモデルの構築・分析に必要な様々な理論を理解すると同時に、こうした理論について活発な議論をおこなうことで、理論を消化し実践に活かせるよグローバル・クリエイティブリーダー Lecture for Global Creative
講義Ⅱ(Introduction to Management) Leaders Ⅱうになることを目指す。なお、事業創造の手法として、岩尾が開発した「ビジネスモデル囲碁」と萩本が開発した「匠Method」の両方を学ぶ。※今年度は、事業創造の手法を学びつ
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つ、実際の企業（未定）の新規事業計画を作成するという、プロジェクトベーストラーニング（PBL）をおこなう予定。In English:The aim of this lecture is to learn business model
thinking, i.e., the ability to construct business strategies from the perspective of the competitiveness of total business systems, rather than focusing only on the competitivenessof individual products or business units. To understand various theories necessary for building and analyzing business models, and at the same time, to be able to digest thetheories and apply them in practice through active discussions on these theories.
東大ICTで社会の課題に挑む2024シラバス【世界が抱えている様々な課題を、テクノロジと知恵でいかに解決するか？】社会の課題について自ら考え、行動を起こし、世界を変えていくことがすべての人に求められている。本講座では、専門領域も考え方も異なる３人の講師が、特に中長期的にICT技術が関わっていくべき課題について知見を述べ、それらを題材に受講生と講師がフリーディスカッションやワークショップを行い、考察や発想のプロセスを体験するのが目的である。ディスカッションのテーマ例は以下のようなものであるが、各内容は社会情勢や新しいテクノロジの出現や受講者の関心領域などに応じて毎年柔軟に変化させている。現時点での関心領域は、例えば以下のようなものである。・人工知能が人間の知能を凌駕し、ロボットが人間の仕事のほとんどを代替するような未来は到来するか？もしそうなったら人間はどのように働けばいいのか？・人類は生成型AIをどう活用し、どうAIと共存していけばいいのか？注意すべき点は何か？・人工知能、ロボット、自動運転車自身による犯罪をいかに防止し、もし起きた場合、法律でどう裁くのか？・ＯｐｅｎＡＩのサム・アルトマンらが開発した「ワールドコイン」とは何か？新たな世界経済の基盤となり、「ユニバーサルベーシックインカム制度」を実現させるのか？・ブロックチェーン・暗号資産・NFT・DeFi・DAO・Web3「非中央集権型技術」は世界をどう変えていくのか。・DXが進み、Fake情報が蔓延する中で、人々は自分自身の思考を守れるのか？プライバシーをどう守

グローバル・クリエイティブリーダー Lecture for Global Creative
講義Ⅸ(ICTで社会の課題に臨む)

Leaders Ⅸ

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るのか、また、そもそもプライバシーとは何か？・これからの日本社会では、あなたの「働き方」「稼ぎ方」はどう変わっていくか？・急速に進む遺伝子工学や宇宙ビジネスなどに、ビジネスフロンティアはどう切り込んでいるか？・パンデミックや軍事侵攻で急変する世界のエネルギーバランス、その中でのグリーンリカバリーとそれらに向けたESG投資は？仮想発電所、炭素税・・？・地球の限界（核兵器、温暖化、海洋汚染、スペースデブリなど）への認識と人類の対応は？生物としては、変化にどう適応していくのか？（講師プロフィール）奥和田 久美 企業研究者を経て、科学技術・学術政策研究所にて科学技術予測のプロジェクトを指揮し、科学技術イノベーション基本計画などの政府長期戦略策定に関わる。「人と情報のエコシステム」などの新規研究プログラムの領域設計にも関わる。現在は、IT企業のDX改革、環境企業の新事開拓コンサルティング、デジタルヘルスベンチャーの支援などを手がけている。内閣府日本学術会議上席学術調査員楠 正憲マイクロソフト、ヤフー、MUFGを経て統括官としてデジタル庁の立ち上げに参画。現在はデジタル庁統括官のほか、東京都
デジタルサービスフェロー、福岡市 政策アドバイザー、ISO/TC307 国内委員会 委員長などを務める。 牧野 司 2018年、東京海上日動火災・東京海上研究所を定年退職し、現在は東大
GCL/IIWの非常勤講師として講義を担当するほか、国内外の複数の企業・組織の顧問・アドバイザーを務めている。また、企業情報化協会、損害保険総合研究所などからの依頼を受け、講演・ワークショップを多数行っている。2016年シンギュラリティ大学エグゼクティブプログラム参加。プライベートではキャンピングカーを所有し、日本中を旅しながら講義や仕事を行っている。
革新的な技術や科学的知見、大学の研究成果を活用し、インパクトのある社会課題を解決するイノベーションを実践する方法として、スタートアップ的手法について学習する。スター
トアップの概要、良いアイデアの生み出し方、20個のビジネスモデルの詳細やビジネス戦略の世界の成功事例などを体系的に学ぶ。また、研究者・エンジニア出身などの3人の起業家がゲスト講師として登壇、スタートアップの実践について学ぶ。さらに、大企業からゲストをお招きして、リアル社会の課題を解決するオープンイノベーションについてディスカッグローバル・クリエイティブリーダー
講義Ⅹ（スタートアップ流イノベーションの起こし方）

Lecture for Global CreativeLeaders Ⅹ

ションする(情報理工学系研究科の産学連携のプロジェクトUMP-JUSTと連携)。演習では、具体的にビジネスアイデアを立案し、実践力を身につける。1. スタートアップの概要 起業や
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新規事業の立ち上げから、成長、成功のポイント、失敗しないヒケツを学ぶ。 - スタートアップとは/今なぜスタートアップが重要なのか - スタートアップ流イノベーションの起こし
方 - 良いアイデアを生み出す思考法 - ビジネスモデル/スケールするための戦略 - スタートアップの成長プロセス (起業にあたって/創業チーム/開発/資金調達/組織化/EXIT) - スタートアップの事例研究2. 未来を創る起業家から学ぶ 3人の先輩起業家がゲスト講師として登壇。 スタートアップへの挑戦や楽しさについて語っていただきます。3. リアル社会の課題を探る
産業界からゲスト講師をお招きし、自社の取り組み、業界の課題や事例を紹介していた だいて、イノベーションのヒントを探り、ディスカッションする。4. ビジネスアイデアの実践
授業での学びを活かして、具体的にビジネスアイデアを立案する。 - ビジネスアイデアの立案/ビジネスアイデアのブラッシュアップ - 発表会情報科学技術が作り出した情報社会の現状とそのあり得るべき姿、情報科学技術の発展の方向性などについて、様々な観点から学び考える。具体的には、以下のようなテーマを扱う。

GCL情報理工学特別講義Ⅱ（情報社会及び情報倫理）

GCL Special Lecture inInformation Science and情報倫理技術者倫理・技術倫理人工知能倫理・シンギュラリティメディアリテラシーソーシャルメディア個人情報保護・パーソナルデータ特許著作権行動科学情報教育------We learn
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Technology Ⅱand think about the current state of the information society created by information science and technology, its possible forms, and the direction of development of information
science and technology from various perspectives. Specifically, the following themes will be covered.Information EthicsEthics of engineers and technologyArtificial intelligenceethics and singularityMedia literacySocial MediaPrivacy and Personal DataPatentsCopyrightBehavioral ScienceInformation Education
交通・エンタメ・農業・医療・金融・サービス業等、様々な領域に人工知能（AI）が導入され、私たちの生活や働き方に影響を及ぼしています。そのため、国内外で人工知能技術の開発や利活用の原則や、技術の倫理的、法的、社会的影響（Ethical, Legal and Social Implications）の議論が行われています。このような議論には多様な分野の知見が求められており、GCL情報理工学特別講義Ⅲ(人工知能が浸透する社会について考える)

GCL Special Lecture inInformation Science and

今後、情報系研究者も倫理・法・社会的知見を持つこと、政策関係者や実務家、人文・社会科学の研究者も情報技術に関する知見を持つことが必要となります。本授業では、「どう4890-1047

Technology Ⅲ

やったら技術を社会に受容してもらえるのか」「技術が私たちの社会をどう変えてしまうのか」という技術決定論的あるいは受け身な態度ではなく、「どのような社会を目指し、そのために技術や人は何ができるか」といった視点から「人工知能と社会」における論点を考えます。本授業では国際機関や国内のマルチステークホルダーによるAIと社会に関する議論を参照しながら、今後取り組むべき課題等について、特定のテーマに関しての最終レポートをグループワークで作成します。学生には授業での質疑応答やグループワークやディスカッションに主体的に参加することが求められます。なお、本授業は総合文化研究科、情報学環、情報理工学系研究科、公共政策大学院の合併授業です。
深層学習に代表される人工知能（AI）技術が飛躍的に発展し、社会のあらゆる場面でAIの実応用が進み、学術研究の場でも分野を問わずAI活用が進んでいます。本講義では、このように様々な分野にまたがったAIの応用例を概観しつつ、ユーザの立場から、AI技術とのかかわり方やより身近な活用の仕方を学ぶことを目標とします。人文・社会科学系から農学・医学・理工系までの，AIや情報を専門としない学生を第一のターゲットとします．またAIや情報を専門とする学生も，実応用やユーザ視点を学ぶと共に異分野交流の機会を得られるので有益です．具体的には、AIとは何かについて概観したあと，AI技術の中核である視覚AI、対話AI（ChatGPT）などの概要を学び，次にそれらが人文社会・法・理・医・工・農などの分野において、どのように実装し活用されているかを、各分野の専門家から学びます。また、受講生自身がAIユーザとなって、GPT4やStable Diﬀusion など最先端なツールの活用・評価

GCL情報理工学特別講義Ⅳ(ユーザのためのAI入門)

GCL Special Lecture inInformation Science andなどを行う課題発表やディスカッションも行います。これらの講義と実践の内容は，人文社会系等の学生でも抵抗なく取り組めるよう，教養課程を越える数理・情報・プログラミング
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Technology Ⅳ等の知識・経験は前提としません． Thanks to the astonishing advancement of technologies relating to deep learning and big data, artiﬁcial intelligence (AI) is reshaping many
aspects of the society. This course will deliver overviews of recent applications of AI in a variety of fields, through which one might get to know state-of-the-art AI technologies
better and, hopefully, to utilize them for his/her own tasks. This course is targeting on students from departments in literature, social science, agriculture, medical science et al.,without requiring expertise in informatics and AI. In spite of that, students in informatics are also welcomed, since it is beneficial to know recent applications of AI and tocommunicate with people beyond informatics through this course. Specifically, after brief introductions of AI’s history and advancement in the deep learning era, invited experts inliterature, social science, medical science et al., will introduce the latest applications of AI in a specific domain. As potential users of AI technologies and products, all students inthis lecture are encouraged to experience recent off-the-shelf AI tools, like GPT4 and Stable Diffusion, without heavy programming loads.

GCL情報理工学特別講義Ⅴ(機械学習手順技法)
GCL情報理工学特別講義Ⅷ（情報システム演習）

GCL Special Lecture inInformation Science and4890-1049

GCL Special Lecture inInformation Science and4890-1052

Technology Ⅷ
GCL Special Lecture in

GCL情報理工学特別講義Ⅶ（強化学

Information Science and習）Technology Ⅶ

コンテンツ特別講義)

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Technology Ⅰ
Information Science and

情報理工学連携講義II

Technology Industrial

力を養う。

and autonomous driving. In addition, RL is also used to fine-tune large language models, and the potential of RL is still expanding. We start with basic concepts such as a Markov
decision process and the value functions and see popular algorithms such as TD3 and Soft actor critic.

GCL Special Lecture inInformation Science and情報システムの基礎にある情報技術、情報システムの構成、情報システムの開発方法を、具体的なサービスや利用シーンに応じて学ぶとともに、新しい情報システムを企画・構想する

This course aims to provide an overview of reinforcement learning (RL) algorithms. RL has achieved remarkable success in various applications, including robotic manipulation
4890-1066（Reinforcement Learning）
GCL情報理工学特別講義Ⅰ(メディア

Introducing basic machine learning algorithms and their applications

Technology ⅤＩＴビジネスの実際をみる。コンテンツを中心として、それぞれのコンセプト、AI応用、セキュリティ等々の観点からその最先端の技術とサービスについて学び、それらを活用した情報ビジネスの現状と展開について講義と質疑を行う。
情報セキュリティに関連する下記のトピックスについて解説する。(1) 情報セキュリティの概念と定義(2) サイバー攻撃の動向と対策（利用者視点）(3) サイバー攻撃の動向と対策（事4890-1072

Collaboration Program II業者視点）(4) 暗号技術（共通鍵暗号，公開鍵暗号，電子署名など）(5) 安全性の数理(6) 認証技術（PKI，バイオメトリクスなど）(7) セキュリティ技術の最新動向（プライバシ保護、ブロックチェーン，AI/機械学習とセキュリティ，耐量子計算機暗号，PBIなど）
デジタル化が進む現代社会において、パブリック・マネジメント （PM）– 行政・公共サービスの提供に関わる組織の運営及びガバナンス – は変革を迫られている。この授業では、チェンジ・マネジメントの観点を柱とし、様々なPMの領域で必要とされるデジタル・テクノロジーを活用した変革を理解し、その変革をもたらすための施策を考察することを目的とGCL事例研究Ⅰ

GCL Case study Ⅰ

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する。授業では毎回、専門家による講義とディスカッションを交えながら、① 何が必要とされている変革で、②変革を後押ししている要因、③変革の障害となっている要因を多角的に特定し、変革を達成し、定着化させる施策を考察する。参加者はPMとデジタル・テクノロジーが交差する領域で関心を持つテーマについて、チェンジ・マネジメントの視点からレポートをまとめ発表することが求められる。

情報理工学倫理Information Science andTechnology ethics

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情報理工学に特有の研究倫理・教育倫理に関する包括的知識を習得する。To acquire comprehensive knowledge of research and educational ethics speciﬁc to information scienceand engineering.

インターンシップⅠ

Internship Ⅰ

4892-3010

インターンシップに参加した情報理工学系研究科に所属する大学院学生が、所定の条件を満たしていて、研究科において適当と判断した場合に単位が認定される。

インターンシップⅡ

Internship Ⅱ

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インターンシップに参加した情報理工学系研究科に所属する大学院学生が、所定の条件を満たしていて、研究科において適当と判断した場合に単位が認定される。

Special Lecture in
情報理工学英語特別講義Ⅱ(オンライン国際研究インターンシップ)

Information Science andTechnology ⅡE （Online

情報理工学系研究科の学生が1か月ほど、東京大学の教員・海外大学の教員の両方の基にオンラインで研究を行ってもらう．本講義にはメールで登録することになりますので、UTASに4893-1002

International Research

履修登録を行わないようお願いします。This course will oﬀer a 1-month online research internship. We will recruit students by email. Please do not register for this course inUTAS.

Internship）
Special Lecture in
情報理工学英語特別講義Ⅳ（Probabilistic Generative Models
Applied to Musical Audio Data）

Class 1 - Introduction / specificities of musical informationClass 2 - Basics of machine learningClass 3 - Neural networksClass 4 - Support vector machinesClass 5 - Probabilities

Information Science andTechnology ⅣE（Probabilistic Generative4893-1004

and distributionsClass 6 - Bayesian inferenceClass 7 - Latent models and EMClass 8 - Gaussian Mixture ModelsClass 9 - Approximate inference (sampling and variational)Class10 - Modern deep learning Class 11 - Variational Auto-Encoders and normalizing flowsClass 12 - Generative Adversarial NetworksClass 13 - Diffusion models and modernapplicationsMore information can be confirmed at the following link:https://github.com/esling/creative_ml

Models Applied to MusicalAudio Data）
Special Lecture in

情報理工学英語特別講義Ⅴ (ISTInformation Science andProject Research)

TechnologyⅤE (IST Project4893-1005

This course is available only to special auditors (Tokubetsu Chokou Gakusei or exchange students). It gives credits for research works which exchange students conduct at theirhost laboratory.

Research)
Special Lecture in
情報理工学英語特別講義ⅥInformation Science andData structures are ubiquitous (think of google search and/or google map), and the goal of this course is to give a broad overview of various fundamental and recent
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Technology ⅥEdevelopments in this field. We will cover various techniques/principles of efficient data structure design along with applications of these techniques in optimizing problems ingraphs, strings, arrays, etc. Students will also have the opportunity to work on the frontier of researchproblems.

Special Lecture in
情報理工学英語特別講義Ⅷ (ISTInformation Science andProject Research II)

Technology ⅧE (IST Project4893-1008

This course is available only to special auditors (Tokubetsu Chokou Gakusei or exchange students). It gives credits for research works which exchange students conduct at theirhost laboratory.

Research II)

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この演習では、ビジネスの現場から提供されたデータを学生がグループワーク形式で分析します。ここでは問題の発見や分析法の提案から実際の分析、そして企業へのフィードバック
データサイエンス実践演習Ⅰ

Practical Data Science Ⅰ

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データサイエンス実践演習ⅡPractical Date Science Ⅱ

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まで、１人前のデータサイエンティストが社会で求められるであろう技術を広く深く学ぶことができます。当演習の履修はデータサイエンス応用課程の修了証の必要要件です。みんなで楽しくワイワイ課題を解くことを目標にしています。初心者も歓迎します。
この演習では、ビジネスの現場から提供されたデータを学生がグループワーク形式で分析します。ここでは問題の発見や分析法の提案から実際の分析、そして企業へのフィードバックまで、１人前のデータサイエンティストが社会で求められるであろう技術を広く深く学ぶことができます。当演習の履修はデータサイエンス応用課程の修了証の必要要件です。みんなで楽しくワイワイ課題を解くことを目標にしています。初心者も歓迎します。

ソフトウェア・クラウド開発プロジェ Software Cloud Development
クト実践III

Project Practice III

ソフトウェア・クラウド開発プロジェ Software Cloud Development
クト実践IV

Project Practice IV

知能社会情報学講義Ⅰ（データマイニ Intelligent World Informatics
ング概論）

LectureⅠ4894-1023

クラウドコンピューティングの基盤技術として主に仮想化技術を取り上げ、その原理、実装技術について講義する。また小グループに分かれてのハンズオンによる実習を通して実践的な知識を学ぶ。
将来の情報技術開発を担う人材として必要なソフトウェア開発プロジェクトの経験を積む。企業等から参加するソフトウェア開発実務の長い技術者（Engineering Partner）らの指導・

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助言のもとで、自らプロジェクト課題を設定し、複数人のチームでクラウドソフトウェアの開発を行う。開発を通じて上流から下流までのプロセスを身につけ、アイデアを正しい方法論でソフトウェアに仕上げる力とソフトウェア開発過程に関する洞察力を養う。

4895-1001

ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本授業では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる
統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Iでは、受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、および分散分析、回帰分析の知能社会情報学講義Ⅱ（統計データ解 Intelligent World Informatics析Ⅰ）

LectureⅡ

方法を、データ処理を通じて実習する。It is said that we are in the era of Big Data. With the recent development of data measurement and storage technologies, it has become
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essential literacy to properly extract information from large-scale data and utilize it for decision-making. However, the format of data and the corresponding analysis methods
have changed remarkably, and it is important to understand the essential principles of statistical science in order to properly use new methods. Students learn basic statisticalmathematics as well as specific statistical analysis methods and their application through practical training in data analysis using statistical software. In Statistical Data Analysis
I, students become familiar with probabilistic phenomena through experiments using statistical software, understand the meaning of statistical inference methods, and practicedata analysis methods. After learning how to use the statistical software R, students will experience randomness and limit theorems through simulations. Students will learn
about probability distributions, which they will need later, and learn basic descriptive statistics and sample distributions. Students will practice basic estimation and testing
methods in inferential statistics, as well as analysis of variance and regression analysis, through data processing.
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる
統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。It is said that we are in the era of Big Data. With the

知能社会情報学講義Ⅲ（統計データ解 Intelligent World Informatics析Ⅱ）

LectureⅢ

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recent development of data measurement and storage technologies, it has become essential literacy to properly extract information from large-scale data and utilize it fordecision-making. However, the format of data and the corresponding analysis methods have changed remarkably, and it is important to understand the essential principles ofstatistical science in order to properly use new methods. Students learn basic statistical mathematics as well as specific statistical analysis methods and their application throughpractical training in data analysis using statistical software. In Statistical Data Analysis II, after explaining the statistical software R, students learn multivariate analysis for finding
and weighing correlation structures hidden in high-dimensional large-scale data, and basic analysis methods for time series data. In addition to the practical training in theoperation of statistical methods and data handling, students will gain a sense of the rationality and systematics of statistical methods through experiments, while being aware of
the mathematical scientific aspects in conjunction with undergraduate mathematics such as differential and integral calculus and linear algebra.

知能社会情報学講義Ⅳ（統計的機械学 Intelligent World Informatics
習）

LectureⅣ

知能社会情報学講義Ⅴ(Introduction to Intelligent World Informatics
Machine Learning)

LectureⅤ

4895-1004
4895-1005

確率モデルを基礎とした機械学習に関する諸概念を習得することを目標とする。To learn the basic concepts of statistical machine learning
Introducing basic machine learning approaches and their applications
データサイエンスに関する社会状況などの周囲状況およびデータサイエンスの技術概要、特に、データサイエンスに関わる統計・機械学習の概要を講義する。講義で紹介された統計・知能社会情報学特別講義Ⅰ（データサ Intelligent World Informatics
イエンス超入門）

Special Lecture Ⅰ4895-2001

機械学習手法を用いて、実データを用いた分類や予測・回帰問題をpythonのプログラミングにより解く。これにより、データサイエンスの概要を把握・学習し、データサイエンスの中核技術に関する基本的レベルの修了を目標とする。プログラミングに習熟していない学生には初歩的プログラミングを指導する。課題回答はRによるものも認めるが講義では扱わない。
主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。メディア情報処理の基礎を学びます。S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。情理の知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディア Intelligent World Informatics
プログラミング入門）

Special Lecture Ⅱ

4895-2002

学生は履修不可です。「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、音やテキスト、画像といった様々な情報伝達メディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
目標：実世界情報処理（IoT, CPS, AR, VR）に関する理解を深め、発展の方向性についての認識を持つ目的：1) IoT, CPS, AR, VRの特徴・意義を説明できる2) それぞれの技術の要素技

知能社会情報学特別講義Ⅴ（実世界情 Intelligent World Informatics
報処理）

Special Lecture Ⅴ術の長所短所を説明できる3) 日々のIoT, CPS, AR, VRに関するニュースを理解でき、自分の意見を構築できるGoal:To deepen understanding of real-world information processing
4895-2005(IoT, CPS, AR, VR) and awareness of development directionsObjectives: 1) To be able to explain the characteristics and significance of IoT, CPS, AR, and VR2) To be able toexplain the advantages and disadvantages of the elemental technologies of each technology3) To be able to understand the daily news about IoT, CPS, AR, VR and to be able toconstruct one's own opinion

知能社会情報学特別講義Ⅶ（Pythonプ Intelligent World Informatics
ログラミング入門）

Special Lecture Ⅶ

データサイエンスや計算科学等に必要なプログラミングの基礎を、Python言語を通して修得する。データ構造、制御構造、オブジェクト指向等、プログラミング言語の基礎概念につい4895-2007て学ぶとともに、計算量等のアルゴリズムの基本原理について理解する。最終的に、計算の手続きを自分である程度自由にPythonのプログラムとして表現できるようになることを目指す。【履修歓迎】特に予備知識は仮定しませんので、理系文系を問わず、多くの学生の履修をお待ちしています。

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