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、最後の全体振り返りにおいて試験を実施する（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%）と試験（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。
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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 静止画像・動画像圧縮の原理と応用
第10回 通信路符号化の基礎
第11回 誤り訂正符号
第12回 AI機械学習の概要
第13回 エッジ・クラウドのAI機械学習
第14回 ネットワークセキュリティ
第15回 全体振り返りと試験
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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。
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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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