開講年度
開講学部等
2025
大学院創成科学研究科（博士前期）
開講学期
曜日時限
授業形態
AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期
火7～8
時間割番号
科目名[英文名]
使用言語
単位数
3261420680
情報通信工学特論Ⅰ[Advanced Information and Communication Engineering I]
日本語
2
担当教員（責任）[ローマ字表記]
メディア授業
田村 慶信[TAMURA Yoshinobu]
ー
担当教員[ローマ字表記]
田村 慶信 [TAMURA Yoshinobu]
特定科目区分
対象学生
対象年次
ディプロマ・ポリシーに関わる項目
カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
メディア授業
×
メディア授業とは，メディアを利用して遠隔方式により実施する授業の授業時数が，総授業時数の半数を超える授業をいいます。
メディア授業により取得した単位は，卒業要件として修得すべき単位のうち60単位を超えないものとされています。
授業の目的と概要
近年注目されている，クラウドコンピューティングやエッジコンピューティング，Web3.0，5Gといったような，アプリケーションレベルにおける情報通信に関して，工学的なアプローチによる技術やデータ分析に基づく定量的な評価手法などについて議論する．
授業の到達目標
クラウド，エッジ，Web3.0，5Gなど，情報通信工学における基礎的知識と体系的知識を身につけ課題解決に活用できる．情報通信技術から得られた様々なデータを分析し，得られた結果に対して，社会的責任，戦略性に関する幅広い見識，技術者倫理観を持ち，問題を的確に判断し対処することができるよう，様々な視点から議論できる．さらに，他者の発表に対して質問ができ，内容を整理して発表できるとともに，客観的かつ正確に学術論文を理解できる．
授業計画
【全体】
各自で情報通信工学のアプリケーション層に関係する海外ジャーナルを入手し，輪講形式により発表・議論する場とする．コロナ禍の状況に応じてオンラインツールを利用して行う．授業関係の連絡はメールにて行う．
項目
内容
授業時間外学習
備考
第1回
ビッグデータ解析の基盤を支える情報通信技術
アプリケーション層における情報通信技術について理解する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第2回
情報通信技術に対してビッグデータとAIがもたらすもの
ログデータの解析やAIによる自動化が情報通信技術に与える影響について理解する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第3回
プライベートクラウドとパブリッククラウド
クラウドコンピューティングについて理解する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第4回
エッジコンピューティング
エッジコンピューティングについて理解する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第5回
ビッグデータ時代のデータマイニング
様々なデータを活用したクラウドのメンテナンス技術について理解する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第6回
データ基盤とAWS
クラウドやエッジのデータ収集基盤や代表的なソフトウェアについて理解する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第7回
発表順番の決定と和文資料の調査
各自で興味のある情報通信分野における和文の文献について調査する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第8回
和文学術論文の理解と実践
選択した和文学術論文を熟読し内容を理解する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第9回
輪講形式による和文査読付学術論文の発表
選択した和文学術論文の内容を紹介する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第10回
和文査読付学術論文に対する議論
紹介された和文学術論文の内容について質疑応答形式で議論する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第11回
問題の整理と課題に関する議論
これまでの輪講形式による議論を整理する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第12回
英文学術論文の理解と実践
選択した英文学術論文を熟読し内容を理解する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第13回
輪講形式による英文査読付学術論文の発表
選択した英文学術論文の内容を紹介する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第14回
英文査読付学術論文に対する議論
紹介された英文学術論文の内容について質疑応答形式で議論する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第15回
問題の整理と最終課題に関する議論
これまでの輪講形式による議論の振り返りと今後の課題について議論する．
予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --% B: --% C: --% D: --%
成績評価法
授業内のレポート，学期末の最終発表で評価します．
授業内のレポート 30％，学期末の最終発表 70％
教科書にかかわる情報
教科書
書名
該当なし
ISBN
著者名
出版社
出版年
備考
山口大学の電子ジャーナル・データベースのリモートアクセスによるサービスを利用します．
http://www.lib.yamaguchi-u.ac.jp/denshi/remote/
参考書にかかわる情報
参考書
書名
該当なし
ISBN
著者名
出版社
出版年
備考
山口大学の電子ジャーナル・データベースのリモートアクセスによるサービスを利用します．
http://www.lib.yamaguchi-u.ac.jp/denshi/remote/
メッセージ
本講義は輪講形式で実施します．
キーワード
クラウド，エッジ，ビッグデータ，Web3.0，データ分析．
持続可能な開発目標（SDGs）
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
(持続可能な都市)包摂的で安全かつ強靱（レジリエント）で持続可能な都市及び人間居住を実現する。
関連科目
情報通信工学特論II，ビッグデータ分析特論
履修条件
連絡先
tamuray@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
メールにて問い合わせてください．随時対応します．
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