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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 2019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/牧 兼充/谷口 卓也
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   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 MANX654L
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:2019/04/01 10:13:25

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。
授業計画

2019年度講義日程

 

2018年度のゲストは末尾の通り

2019年度のゲストは日程が確定し次第加筆します)

 

1回10月2()1815分~1945分 朝日 ゲスト:

2回10月9()1815分~1945分 朝日 ゲスト:

3回10月16()1815分~1945分 朝日 ゲスト:

4回10月23()1815分~1945分 朝日 ゲスト:

5回10月30()1815分~1945分 朝日 ゲスト:

6回11月6日()1815分~1945分 朝日 ゲスト:

7回11月13日()1815分~1945分 朝日・牧 ゲスト:

8回11月20日()1815分~1945分 朝日・樋原 ゲスト:


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2018年度のゲスト


第1回:10月3日
朝日、樋原、牧、ゲスト:プラネット・テーブル株式会社 代表取締役 菊池 紳
「AIテクノロジー・ビッグデータ解析を活用した食ビジネスのイノベーション」

 

第2回:10月10日
樋原、牧、ゲスト:株式会社アイデミー 代表取締役CEO 石川 聡彦 
「テクノロジーで起業しよう!技術スタートアップの始め方」

 

第3回:10月17日
朝日、樋原、ゲスト:池野 文昭 Stanford Biodesign Advisory Faculty/MedVenture Partners株式会社 取締役チーフメディカルオフィサー
「バイオメディカルベンチャーの成功の秘訣(仮)」

 

第4回:10月24日
朝日、ゲスト:小川雄太郎 株式会社電通国際情報サービス 技術本部 開発技術部 新領域研究グループ
「AI・機械学習のビジネス事例と継続的・効果的に機械学習プロジェクトを生み出す方法」

 

第5回:10月31日
朝日、樋原、牧、ゲスト 堤孝志・飯野将人 ラーニング・アントレプレナーズ・ラボ株式会社 共同代表/早稲田大学客員教授
「ビジネスモデル仮設検証手法による事業創出」

 

第6回:11月7日
朝日、樋原、牧、ゲスト:澤谷由里子 名古屋商科大学 教授
「デザイン思考のススメ」

 

第7回:11月14日
朝日、樋原、牧、ゲスト:稲村博央 株式会社電通国際情報サービス 戦略ビジネス推進本部 データサイエンス部
「実ビジネスにおける機械学習プロジェクトの創出と進行-現場で起こる問題点と解決策-」

 

第8回:11月21日
朝日、樋原、牧、ゲスト:尾形哲也 早稲田大学 教授
「ロボットテクノロジーとAI技術の融合が切り拓く新しい産業」

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

3回以上欠席すると単位は取得できません。(欠席は2回まで)

・講義会場が日本橋および渋谷になる場合がありますが、交通費は自己負担です。


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。



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