タイトル「2021年度 修士課程シラバス」、フォルダ「2021年度 教育学研究科(修士課程)シラバス-教育AI研究プログラム
シラバスの詳細は以下となります。
ナンバリングは科目コードとは異なります。ご注意ください。
ナンバリングとは
科目コード   16230040 
科目名   知的ソフトウェアシステム論  
担当教員   櫨山 淳雄  
対象学年   1年   クラス   01  
講義室     開講学期   秋学期  
曜日・時限   月2   単位区分   選必  
授業形態   一般講義   単位数  
受講対象  教育支援協働実践開発専攻教育AI研究プログラム展開(情報AI) 
備考   
ナンバリング   2S1M11 
ねらいと目標 人工知能(AI)技術を用いたソフトウェアシステム開発の動向を把握する。人工知能技術とその適用方法について理解を深めることを目標とする。また、近年新たな研究分野として誕生した機械学習工学についてもふれる。 
内容 いくつかの人工知能(AI)技術を応用したソフトウェアシステム開発について学ぶ。そして、受講生が各自設定した人工知能技術とその応用システムについて小規模サーベイを行い、その結果をレポートとしてまとめる。そして発表を通じて議論を行い、理解を深める。
また、近年新たに誕生した機械学習工学について紹介する。 
テキスト 教科書は指定しない。教材を適宜配布する。 
参考文献 ・H. K. Dam, Artificial intelligence for software engineering. XRDS: Crossroads, The ACM Magazine for Students, 25(3), 34-37, 2019.
Tao Xie, Intelligent Software Engineering: Synergy between AI and Software Engineering? XIE, Tao. Intelligent software engineering: Synergy between AI and software engineering, International Symposium on Dependable Software Engineering: Theories, Tools, and Applications. Springer, Cham, p. 3-7, 2018.
・機械学習工学,情報処理,2019年1月.
・D. Zhang and J. Tsai, Machine Learning and Software Engineering, Software Quality Journal, Vol. 11. pp. 87-119, 2003.
 
成績評価方法 課題に対するレポートとその発表(90%)並びに、他の発表に対する議論への参画(10%)から総合的に評価する。 
授業スケジュール(展開計画)
内容
1オリエンテーション。
人工知能技術を用いたソフトウェアシステム開発と、機械学習システムのためのソフトウェア工学技術。
2人工知能技術を用いたソフトウェアシステム開発(1):自然言語処理
3人工知能技術を用いたソフトウェアシステム開発(2):遺伝的アルゴリズム
4人工知能技術を用いたソフトウェアシステム開発(3):機械学習と予測、見積もり
5人工知能技術を用いたソフトウェアシステム開発(4):機械学習と要求獲得
6人工知能技術を用いたソフトウェアシステム開発(5):機械学習と保守
7機械学習工学(1):開発と運用環境
8機械学習工学(2):セキュリティとプライバシー
9機械学習工学(3):テストと検証
10機械学習工学(4):プロジェクト管理
11レポート課題に対する発表と議論(1)
12レポート課題に対する発表と議論(2)
13レポート課題に対する発表と議論(3)
14レポート課題に対する発表と議論(4)
15まとめ
授業のキーワード IT、人工知能、ソフトウェアシステム、システム開発、発表 
受講補足(履修制限等)  
遠隔授業形態(ライブ配信/オンデマンド) 遠隔でライブ形式で行う予定です。 
その他  
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