知能社会創成科学特別講義 (7023)

授業科目基本情報

科目区分	研究者の素養を養う科目	教職科目	指定なし
単位数	1	選択・必修・自由	選択
授業形態	講義	主な使用言語	英語
開講時期	Ⅲ	履修登録システム	【使用しない】
履修登録期間	－	履修取消期限	－

教育プログラム別の履修区分

プログラム名	IS	CB	BS	BN	MS	CP	DS
履修区分	○	○	○	○	○	○	○
コア科目	－	－	－	－	－	－	－
履修方法

授業科目概要

担当責任教員	杉本　謙二
担当教員	浦岡行治、太田淳、張任遠、畑秀明、崔恩瀞、進藤裕之、酒田信親、田中賢一郎、小蔵正輝、張元玉、佐々木博昭
教育目的／授業目標	機能性物質の設計、新機能を実装したデバイスや現実世界をセンシング・分析するデバイスの設計、分析結果を様々に生かすシステム構築、計算機のハード・ソフトや様々なメディア、数理、制御システムまでを統合的に捉える広い視野を持ちつつ、その中の特定分野の深い専門知識を身につけたIoT 時代の社会システムを支える人材を育成する。
指導方針	情報科学の知識とそれを実現するデバイス、材料あるいはインターフェースに関する知識を習得することで、情報科学と物質科学の融合領域を開拓できる能力を高める。ここでは両分野にわたる様々なトピックに触れ、より広い範囲の取り組み内容について、学習する。

クラス情報

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授業計画

回数	日付 [時間]	テーマ	内容
1	6/29 [3]	知能社会創成を実現するためのディスプレイデバイス	知能社会創成を実現するためのキーデバイスであるディスプレイについて概説する。動作原理、材料、プロセスに関する基礎知識から、最先端の取り組みまで詳しく説明する。
2	11/14 [1]	知能社会創成を実現するための光センシングと情報処理(I)	知能社会創成を実現するためのキーデバイスである光センサおよびイメージセンサ技術、さらにはそれらのセンシング技術をベースとする情報処理技術について概説する。基礎知識から、最先端の取り組みまで詳しく説明する。 ※博士前期課程科目「フォトニクス特論」（クラスB）の第1回の講義を充てる
3	11/16 [2]	知能社会創成を実現するための光センシングと情報処理(II)	知能社会創成を実現するためのキーデバイスである光センサおよびイメージセンサ技術、さらにはそれらのセンシング技術をベースとする情報処理技術について概説する。基礎知識から、最先端の取り組みまで詳しく説明する。 ※博士前期課程科目「フォトニクス特論」（クラスB）の第2回の講義を充てる。
4	12/13 [3]	知能社会創成を実現するためのエネルギー変換素子	知能社会創成を実現するためのキーデバイスであるエネルギー変換デバイスについて概説する。動作原理、材料、プロセスに関する基礎知識から、最先端の取り組みまで詳しく説明する。 ※博士前期課程科目「半導体材料」（クラスB）の第7回の講義を充てる。
5	－	知能社会創成を実現するための情報科学の研究動向(Ⅰ） 情報科学特別講義A:1/4 [1],[2],1/7 [1], [2],1/8 [1],[2],1/9 [1],[2] 情報科学特別講義C:1/10 [1],[2],1/11 [1], [2],1/15 [1], [2],1/16 [1],[2]	本講義の５～８コマについては、知能社会創成を実現するための情報科学分野の先端的なトピックスに関して広く研究の動向を学ぶため、以下のオムニバス形式の講義からいずれか１テーマ(講義4回分）を選択して受講する。具体的には授業関連URL（情報科学特別講義A,C)を参照のこと。 テーマ１．コンピューティングアーキテクチャの研究動向、テーマ２．大規模システム管理の研究動向、テーマ３．ソフトウェア工学の研究動向、テーマ４．数理情報学の研究動向、テーマ５．ソフトウェア設計学の研究動向、テーマ６．自然言語処理学の研究動向、テーマ７．光メディアインターフェースの研究動向、テーマ８．サイバネティックスリアリティの研究動向、テーマ９．知能システム制御の研究動向
6	－	知能社会創成を実現するための情報科学の研究動向(Ⅱ）
7	－	知能社会創成を実現するための情報科学の研究動向(Ⅲ）
8	－	知能社会創成を実現するための情報科学の研究動向(Ⅳ）

授業日程

回数	日付	時間	講義室	備考
1	6/29	3	物質大講義室
2	11/14	1	【F106】
3	11/16	2	【F106】
4	12/13	3	【F106】

テキスト・参考書

テキスト	必要な資料は、講義前に紙媒体で配布したり、インターネットを使って電子データとして配布する。
参考書	特になし

その他

履修条件	後半の4回分は、博士前期課程科目「情報科学特別講義A」「情報科学特別講義C」 のテーマから、自身の研究に関連するか興味のあるものを1テーマ（講義4回分）選択し、受講すること。テーマについては、授業関連URLから「情報科学特別講義」シラバスを参照すること。
オフィスアワー	Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準	・５段階：秀 (S)、優 (A)、良 (B)、可 (C)、不可 (D) で評価する。 ・レポートにより評価する。
関連科目	情報理工学特別講義、物質理工学特別講義、データサイエンス特別講義
関連学位	理学、工学
注意事項	特になし

授業関連URL

内容
情報科学特別講義A
情報科学特別講義C

配布資料

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