授業の形態
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講義、演習又は実験
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アクティブラーニング
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学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
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授業内容と方法
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【授業内容】
AI（Artificial Intelligence：人工知能）とIoT（Internet of Things：モノのインターネット）の融合技術「AIoT」が注目されている。多種多様なモノがネットワークを介して接続され、発生したデータはAIによって学習解析され、新たな付加価値が日々生み出されている。AIoTは多くの技術が複合的に連携することで成り立っており、それぞれの位置付けを把握し、全体像を理解することが大事である。本講義では、AIoTのコンセプトとその構成技術について紹介する。
構成技術については、特にAIoTで利用されるメディア処理（画像処理や音声・音響処理）に必要な技術について解説する。具体的には、情報源符号化と画像・映像圧縮、通信路符号化と誤り訂正符号、エッジ・クラウドのAI機械学習、ネットワークセキュリティ技術について解説する。また、具体的応用事例について紹介する。
【方法】
講義は配布資料を中心に進める。各講義の最後に演習を行うとともに、2回のレポート（中間ならびに最終）を実施する（WebClassで提出）。
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URGCC学習教育目標
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自律性、情報リテラシー、問題解決力、専門性
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達成目標
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（１） AIoTのコンセプトと構成技術の役割・位置づけについて説明できる。
（２） AIoTを主に構成する以下の４つの技術について説明できる。
・ 情報源符号化と画像・映像圧縮
・ 通信路符号化と誤り訂正符号
・ エッジ・クラウドのAI機械学習
・ ネットワークセキュリティ
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評価基準と評価方法
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各講義の最後に行う演習（70%）とレポート（30%）により総合的に評価する。
演習は出席を兼ね、講義時間内に提出すること。
レポート（中間ならびに最終）については、指定された期限までに提出すること。
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履修条件
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特になし。
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授業計画
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第1回 講義の概要説明
第2回 AIoTのコンセプトと技術概要
第3回 通信技術の変遷
第4回 変調の基礎
第5回 コンピュータ通信とプロトコル
第6回 情報源符号化の基礎
第7回 情報源符号化と符号化器設計
第8回 情報源符号化のメディア処理応用
第9回 前半講義まとめと中間レポート
第10回 通信路符号化の基礎
第11回 通信路符号化と通信路符号化定理
第12回 誤り訂正符号
第13回 AI機械学習の概要
第14回 エッジ・クラウドのAI機械学習
第15回 ネットワークセキュリティ
第16回 最終レポート
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事前学習
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事前に配布資料に目を通しておくことが望ましい。
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事後学習
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配布資料ならび課題について、振り返り復習を行うこと。レポート（中間ならびに最終）については、指定された期限までに提出すること。
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教科書にかかわる情報
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教科書全体備考
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参考書にかかわる情報
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9784297111793
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IoT検定ユーザー教育推進ワーキンググループ著
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技術評論社
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2020
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4061538179
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植松友彦著 ; 講談社サイエンティフィク編
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講談社
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2012
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結城浩著
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SBクリエイティブ
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2015
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9784797382228
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参考書全体備考
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使用言語
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日本語
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メッセージ
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AIoTは非常に幅広いテーマであり、講義では個別技術の詳細まで説明できないため、興味のある分野については各自で掘り下げて勉強してみて欲しい。
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オフィスアワー
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・時間：火曜日4時限14:40-16:10
・場所：情報基盤統括センター <2F教員室>
・メールでの相談は随時
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メールアドレス
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URL
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WebClass
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