２・２４演習Ⅰ・Ⅱの内容を踏まえ、マルチメディア通信システムにQoS制御の実装（プログラミング）を行う。また、ユーザ体感品質（QoE: Quality of Experience）評価に関する知識・方法を習得し、実装したQoS制御の効果に対する評価を行う。さらに、最新のQoS制御技術を理解し、最適なQoS制御の提案によって、高品質なマルチメディア通信システムの実現を目指し研究を進める。４演習Ⅰ・Ⅱの内容を基礎として、人工知能の要素技術（機械学習、情報推薦、Webマイニング、知的ユーザインタフェースなど）の効果的な応用を具体的なプログラミングを実践した演習を通して学ぶ。最新の人工知能技術の動向を調査することにより、一般社会に強く要望される問題解決課題にアプローチする。４演習Ⅰ・Ⅱを踏まえたうえで、財務諸表から企業の財務状態を理解するための企業の分析方法や評価方法について研究する。企業の財務データ等を用いながら、企業の価値を判断する上で必要な測定方法など、実証分析を通じて検討していく。単位数２・２専攻授業科目・担当教員経済情報専攻２・２博士課程（前期）（社会情報分野）２・２２・２経済情報専攻 博士課程（前期）（経営・環境分野）２・２※２０２4年度開講科目については、変更する場合があります。准教授 黄 平国准教授 黄 平国教授 新谷 虎松教授 新谷 虎松教授 新谷 虎松教授 大成 利広教授 大成 利広教授 大成 利広〈単位数について〉○○特論Ⅰ・Ⅱ Ａ・ＢⅠまたはＡの単位数ⅡまたはＢの単位数34本演習の目標は、多感覚メディア情報の取り扱いが可能になり、メディア通信の品質制御技術（QoS: Quality of Service）を理解・活用し、高品質なマルチメディア通信システムの応用と開発の能力を身につけることである。具体的には、演習を通して、各メディアのデジタル表現に関する基礎知識、各メディアを分析・加工するための基礎知識や技術、そして、マルチメディア通信システムの構築の基礎知識、マルチメディア通信のQoS制御に関する基礎知識、プロトコルの知識を理解し、身につけることである。人工知能の応用システムとして知識システムがある。知識システムは、専門家のヒューリスティクスなどを計算機に実装・利用したアプリケーションである。本講義では、知識システムを代表とする人工知能の応用事例について概観し、人工知能応用技術の基礎を学習し、人工知能の応用と今後の課題を創発できる知識を獲得する。人工知能の要素技術の実装のための仕組みを学ぶ。それらの知識を習得した上で、具体的にPythonを用いて、人工知能の要素技術の実装に必要なプログラミングを実践し、人工知能がどのように活用されるのかなどの社会のニーズと技術の両面から学ぶ。国際財務報告基準（IFRS）の概念フレームワークについて考察し、そしてIFRSの個別基準における目的や規定についての理解を深め、IFRSの特徴について検討し、さらにIFRSの導入によるわが国の企業に与える影響について考察する。企業活動や資金調達のグローバル化、企業の多国籍化など企業を取り巻く環境が変化する中、わが国の企業会計制度に関しても、この環境変化に対応するため、目覚ましい速さで変化してきている。このような潮流の中で、本演習では、新設や改訂された会計基準を取り上げながら、個別論点を整理することによって、会計学の基本的な理論や思考に関する理解を深めていく。それを踏まえ、財務諸表から企業の財務状態を理解するための企業の分析方法や評価方法について研究する。企業の財務データ等を用いながら、企業の価値を判断する上で必要な測定方法等、実証分析を通じて検討していく。 マルチメディア通信論演習Ⅰ・Ⅱマルチメディア通信論演習Ⅲ人工知能特論A・B人工知能特論演習Ⅰ・Ⅱ人工知能特論演習Ⅲ会計学特論A・B会計学特論演習Ⅰ・Ⅱ会計学特論演習Ⅲ講義内容
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