Special Lecture on Social Systems Science and Technology

Course title

6M019700

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、および、そのための環境構築方法を理解し、実践することです。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。

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テーマに対して生成AIを用いて課題解決するために履修人数にもよりますが、履修者ごとに講義用のUbuntuPCを貸与し、環境構築からアプリケーション開発を実践を通じてスキルを体得します。環境構築ではLinuxコマンドで操作することが必要になります。LinuxOSに触れたことがない学生はAIを活用しながら演習を進めることを期待しますが、環境構築がうまくいかない場合にはオンデマンド動画を提供します。生成AIアプリケーション開発ではWebブラウザを使用するため、Linuxコマンドは不要です。

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。

Goals and objectives

深層学習や生成AI、AIの構築と運用方法を説明できる
生成AIを用いたアプリケーションを開発する環境を構築する方法を理解し、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'

	環境構築までの課題	テーマ1課題	テーマ2課題	Total.
1.	10%	0%	0%	10%
2.	20%	0%	0%	20%
3.	0%	10%	10%	20%
4.	0%	10%	10%	20%
5.	0%	15%	15%	30%
Total.	30%	35%	35%	-

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・深層学習の基礎	シラバスを確認する	40minutes
1．	ガイダンス・深層学習の基礎	深層学習の基礎を復習する	150minutes
2．	生成AIの基礎	生成AIの基礎を復習する	190minutes
3．	AIの構築と運用	AIの構築と運用方法を復習する	190minutes
4．	環境構築	AIアプリケーションを構築する環境を構築する	190minutes
5．	AIアプリケーション構築の基礎	簡単なAIアプリケーションを構築する	190minutes
6．	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
7．	テーマ1：アプリケーション構築1	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1：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
9．	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	190minutes
10．	テーマ2：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
11．	テーマ2：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
12．	テーマ2：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
13．	テーマ2：アプリケーション構築2	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	190minutes
Total.	-	-	2660minutes

Evaluation method and criteria

AIアプリケーションを構築する環境を構築でき、社会システム科学に関する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開発できた場合、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/outside the class.

Textbooks and reference materials

都度紹介します。

Prerequisites

学部生の講義や卒業研究、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要です。

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。
Linuxコマンドを理解していることが好ましいですが、必須ではありません。必要な場合はオンデマンド動画を提供します。
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。

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