シラバス情報
最終更新日時：2017/09/22 19:48:32
| 授業概要 |
秋期アルファ：人工知能、ロボットテクノロジー、及び医療テクノロジーとそれらのテクノロジーの融合の分野でスタートアップや先端データ解析に興味のある学生に、ビジネスモデル仮説検証法やビジネスモデルナビゲーター手法の考え方を実践的に学ばせるとともに、ゲストスピーカーからの実体験など聞いて、産学界におけるイノベータ―に必要なことは何かを学ぶ。また、実践型データサイエンス教育手法であるDeepAnalytics for Education（DAE）を学ぶ。本授業はインタラクティブ方式の講義とする。なお、イノベーションとテクノロジー実践αとβをもとに履修することを強く推奨する。 (参考) 冬期ベータ：人工知能、ロボットテクノロジー、及び医療テクノロジーとそれらのテクノロジーの融合の分野でスタートアップや先端データ解析に興味のある学生に、サーバントリーダーシップの考え方やデザインシンキングを実践的に学ばせるとともに、ゲストスピーカーからの実体験など聞いて、産学界におけるイノベータ―に必要なことは何かを学ぶ。本授業はインタラクティブ方式の講義とする。なお、イノベーションとテクノロジー実践αとβをもとに履修することを強く推奨する。 |
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| 授業の到達目標 |
グローバルな課題への洞察、異文化・歴史への理解、進歩する科学技術への知識を備え、新しいビジネスを構築し、リーダーシップを発揮しながら、周囲を巻き込んで実践できる能力をチームワークの取り組みを通じて習得する。 |
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| 事前・事後学習の内容 |
通常、事前学習・事後学習はコースナビあるいはメールにより指示されるが、第5回授業においては、DeepAnalytics for Education手法を習得するための実践的な課題が講義中に示され、その後、取り組むこととなる。 |
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授業計画
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朝日、ゲスト堤孝志・飯野将人 ビジネスモデル仮説検証法とスタートアップ 第２回： 10月11日 朝日、ゲスト橋本周司早稲田大学副総長 AI・ロボットテクノロジーの将来 第3回： 10月18日 朝日、ゲスト杉本真樹国際医療福祉大学大学院准教授 ICTと医療の融合ビジネスとスタートアップ 第４回：10月25日 朝日、樋原 ゲスト長谷川忠明Honda イノベーションラボ Tokyo主任研究員 人工知能ビジネスへの挑戦 第5回： 11月1日 朝日、ゲスト齊藤秀オプトホールディング最高解析責任者・データサイエンスラボ代表 DeepAnalytics for Education手法でデータサイエンスを学ぶ 第6回:11月8日 朝日 ゲスト渡邊哲マキシマイズ代表取締役 ビジネスモデル・ナビゲーターによるシステマティックなビジネス創造A 第7回：11月15日 朝日 ゲスト渡邊哲マキシマイズ代表取締役 ビジネスモデル・ナビゲーターによるシステマティックなビジネス創造B 第8回：11月22日 朝日、樋原 本田の新しいビジネスを考える
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| 成績評価方法 |
| 割合 |
評価基準 |
| 試験: |
0％
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なし |
| レポート: |
30％
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DeepAnalytics for Education手法に関する課題 |
| 平常点評価: |
60％
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授業における参加度：質問やグループワークでの積極性及び提案への貢献度など |
| その他: |
10％
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本授業に関与するシンポジムやセミナーへの参加 |
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| 備考・関連URL |
本科目は、グローバルエデュケーションセンターの実践型教育プログラム「ビジネス・クリエーションコース」の対象科目です。 「早稲田大学イノベーション教育プログラム 『HondaイノベーションラボTokyo教育研究プログラム』」への指定寄付により運営されています。
*8回中3回以上の欠席の場合は、単位の取得は出来ません。 |
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