Special Lecture on Social Systems Science and Technology

Course title

6M019700

Course content

社会で利用可能な大規模なデータを適切に活用して対象の理解を深めることと、対象の特性に応じた適切なモデル利用による対象表現を行うこと、シミュレーションによる予測と分析は、Volatility，Uncertainty，Complexity，Ambiguity（VUCA）の時代における社会システムデザインのために強く要請されています。
本授業では、社会システム科学に関する3つのテーマに対して生成AIを用いて課題解決するための具体的なアプリケーション構築方法について、実践を通じてスキルを体得します。また、本授業は社会システム科学のモデリングや、社会システム科学を対象としたデータサイエンスの経験が必要です。そのため、「社会システム科学概論」、「社会システム科学特別演習」の履修を推奨します。

本授業は集中講義として、前期期間中の土曜日に3週連続で開講予定です。

Purpose of class

本授業の目的は社会システム科学における諸問題の解決のために生成AIを用いたアプリケーションの開発方法を理解し、実践できることです。また、アプリケーション開発する際にはハルシネーションを抑制しつつ、高い精度で問題解決できる方法を理解することです。

Goals and objectives

社会システム科学を対象とする諸問題の解決のために生成AIを用いたアプリケーションの開発方法を理解し、実践できる
社会システム科学を対象とする諸問題においてハルシネーションを抑制したアプリケーション構築の方法を理解し、実践できる
社会システム科学を対象とする諸問題の解決するにあたり、精度の高いアプリケーションの開発方法を理解し、実践できる

Relationship between 'Goals and Objectives' and 'Course Outcomes'

	テーマ1	テーマ2	テーマ3	Total.
1.	10%	10%	10%	30%
2.	10%	10%	10%	30%
3.	10%	10%	20%	40%
Total.	30%	30%	40%	-

Language

Japanese

Class schedule

	Class schedule	HW assignments (Including preparation and review of the class.)	Amount of Time Required
1．	ガイダンス	シラバスを確認する	40minutes
1．	ガイダンス	事前課題に取り組む	150minutes
2．	テーマ1：対象領域調査とモデリング	与えられたテーマについて調査しモデリングする	190minutes
3．	テーマ1：アプリケーション構築	与えられたテーマについて生成AIを用いたアプリケーションを開発する	190minutes
4．	テーマ1：アプリケーション評価	開発したアプリケーションを評価する準備をする	190minutes
5．	テーマ2：対象領域調査とモデリング	与えられたテーマについて調査しモデリングする	190minutes
6．	テーマ2：アプリケーション構築	与えられたテーマについて生成AIを用いたアプリケーションを開発する	190minutes
7．	テーマ2：アプリケーション評価	開発したアプリケーションを評価する準備をする	190minutes
8．	テーマ3：対象領域調査とモデリング1	与えられたテーマについて調査しモデリングする	190minutes
9．	テーマ3：対象領域調査とモデリング2	与えられたテーマについて調査しモデリングする	190minutes
10．	テーマ3：アプリケーション構築1	与えられたテーマについて生成AIを用いたアプリケーションを開発する	190minutes
11．	テーマ3：アプリケーション構築2	与えられたテーマについて生成AIを用いたアプリケーションを開発する	190minutes
12．	テーマ3：アプリケーション構築3	与えられたテーマについて生成AIを用いたアプリケーションを開発する	190minutes
13．	テーマ3：アプリケーション評価1	開発したアプリケーションを評価する準備をする	190minutes
14．	テーマ3：アプリケーション評価2	テーマ1〜テーマ3の評価結果をまとめる	190minutes
Total.	-	-	2660minutes

Evaluation method and criteria

社会システム科学に関する3つのテーマについて、それぞれのテーマにおいてハルシネーションを抑制できたアプリケーションを構築できた場合、その評価を100点満点中60点とします。

Feedback on exams, assignments, etc.

ways of feedback	specific contents about "Other"
Feedback in the class

Textbooks and reference materials

都度紹介します。

Prerequisites

学部生の卒業研究や社会システム科学概論・社会システム科学特別演習の講義などにおいて、社会システム科学のモデリングや、社会システム科学を対象としたデータサイエンスの経験が必須です。

Python言語を理解し、文字列処理ができることが望ましいのですが、必須ではありません。
授業ではPC（Windows/Mac/Linux）が必要ですので、毎回の授業時に持参してください。

Office hours and How to contact professors for questions