2020年度 シラバス大学院 2020年度 シラバス大学院 2020年度 シラバス大学院
| 2021/01/30 現在 |
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| 開講学期 ／Semester |
2020年度／Academic Year 集中 ／Intensive course |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
1年 , 2年 , 3年 |
| 単位数 ／Credits |
1.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
束原 恒夫 |
| 担当教員名 ／Instructor |
束原 恒夫, 石橋 史朗, 中元 淳二 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 使用言語 ／Language |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2020/11/18 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
近年、大学の研究を基盤とした革新的なビジネスの創出が求められている。大学と企業との共同研究プロジェクトなどによる産学連携は、その需要に応えるための重要なアプローチの一つとなっており、このようなプロジェクトの目的を達成するためには、知的財産権（IP）の取得・活用が不可欠となってきている。また、研究連携プロジェクトに限らず、新技術の研究開発プロジェクトでは知的財産権の管理が重要になってきている。 これらの研究プロジェクトに積極的に取り組むためには、研究者は知的財産制度、特に特許制度に精通している必要がある。 |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
本授業の前半では、主に知財の概要を学び、特許出願の方法や特許権の取得方法を学ぶ。特に、特許出願のための研究成果を基にした発明提案書の作成方法を学習する。 本授業の後半は、いくつかのテーマについてのグループディスカッションや演習を実施することにより、特に情報通信技術に関連した知財の活用について理解を深める。 |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
第１日目（発明提案書作成講義） 第１回 知的財産の概要 第２回 特許制度の概要 第３回 特許出願関連書類の作成（１）特許出願の概要 第４回 特許出願関連書類の作成（２）先行技術文献調査 第２日目（発明提案書作成演習） 第５回 特許出願関連書類の作成（３）発明提案書の作成 第６回 発明提案書作成演習（１） 第７回 発明提案書作成演習（２） 第８回 先行技術文献調査演習 第３日目（コンピュータソフトウェアの知財活用） 第９回 講義（コンピュータソフトウェア（AI/IoT）の発明適格性） 第１０回 講義（オープンソースソフトウェアの活用について） 第１１回 ディスカッション（発明適格性・オープンソフトウェア） 第４日目（オープンクローズ戦略による知財活用） 第１２回 講義（技術標準と特許） 第１３回 講義（オープン・クローズ戦略） 第１４回 ディスカッション（技術標準と特許・オープンクローズ戦略） |
| 教科書 ／Textbook(s) |
配布資料は、原則として授業中に配布する。 |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
各講義での発言及びディスカッション等の貢献度（50％）、全2回のレポート課題（50％）などで評価する。 |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
実践的な知識の習得を短期間で集中して行うため、原則欠席は避ける。真にやむを得ない場合には、追加レポート等の事後提出を求め成績への反映を考慮する。 |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
実務経験あり（中元）：日本特許庁及びシンガポール知的財産庁にて計２０年特許審査・審判実務に従事してきました。この経験をもとに、知的財産の活用方法について教授する。 |
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| 開講学期 ／Semester |
2020年度／Academic Year 後期 ／Second Semester |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
1年 , 2年 , 3年 |
| 単位数 ／Credits |
1.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
白 寅天 |
| 担当教員名 ／Instructor |
白 寅天 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 使用言語 ／Language |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2020/09/29 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
As technology of computer science and engineering is changing rapidly, it is very necessary to catch up with hot issues accordingly for students who are carrying out research in this field. For example, artificial intelligence and its application on several domains, IoT technologies, distributed network and security issues, robotics, big data analytics, Bioinformatics, and other research topics in computer science and engineering can be illustrated as emerging topics. In keeping with this trend, this course deals with survey of current state of the art of hot topics and suggestion of important research issues related to the topics. Free discussions on the contents that have been covered in a course, will fill up possible deficiencies and improve the course with detailed issues among students in the discussion. Topics are decided not only by considering hot research trends based on study fields of GS basically, but by requests from faculties and students. The courses consist of presentation of teaching and discussion with Q&A. |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
This course aims to help of giving information and knowledge for students’ research and catching up with fast research changes on computer science and engineering. Also, it can give useful information for some idea on their researches. Through topics covered in this course, students will obtain information and knowledge on important research issues and figure out current state of the art of some hot topics in computer science and engineering, and can apply them to develop an idea for their researches. Grasp of broad knowledge on the issues can give a good chance toward fusion of the technologies too. |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
List of tentative topics in this year is as follows. But some topics can be replaced as necessary with other topics such as a special hot topic at some period, key note speech at a conference in UoA, etc. 1. Course Introduction - Incheon Paik 2. Topics on AI and its application - Konstantin Markov 3. Topics on IoT – Lei Jing 4. Topics on Big Data Analytics – Uday Kiran Rage 5. Topics on Parallel/Distributed Computing – Naohito Nakasato 6. Topics on Bio Information Engineering – Xin Zhu 7. Topics on Computer/AI System – Yoichi Tomioka 8. Topics on Security – Chunhua Su |
| 教科書 ／Textbook(s) |
- A lecturer will provide necessary materials. |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
- Participation to discussion in the classes: 30% - Report on research topic survey: 70% |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
- There can be homework such as pre-reading or material preparation by some lecturers. |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
- It will be introduced on lecture Web page. |