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シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

  • 講義要項やWebシラバスの記載内容は、登録された受講生の人数や理解度に応じて、授業開始後に変更となる可能性があります。

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授業情報

開講年度 2017年度 開講箇所 グローバルエデュケーションセンター
科目名
イノベーションとテクノロジー実践 α:人工知能・先端ロボットテクノロジー実践

合併_主管_【大学院-学部】

担当教員 朝日 透/樋原 伸彦
学期曜日時限 秋クォーター  水6時限
科目区分 イノベーター/アントレプレナー養成科目 配当年次 1年以上 単位数 1
使用教室 53-401教室 キャンパス 西早稲田(旧大久保)
科目キー 9S91010022 科目クラスコード 01
授業で使用する言語 日本語
  コース・コード MANX651L
大分野名称 経営学
中分野名称 経営学
小分野名称 アントレプレナーシップ
レベル 修士レベル 授業形態 講義
  オープン科目

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。
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。
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。
授業計画
第1回: 10月4日
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
成績評価方法
割合 評価基準
試験: 0% なし
レポート: 30% DeepAnalytics for Education手法に関する課題
平常点評価: 60% 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% 本授業に関与するシンポジムやセミナーへの参加
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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