| シラバス参照 |
| 年度 | 2024 |
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| 科目名 | ＡＩ入門 |
| 担当者名 | 新田 直子 |
| 単位 | 2.0 |
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科目目的 Course Objectives |
人工知能分野の基礎知識として、人工知能の定義、歴史に始まり、３回の大きなブームにおいて、人工知能を実現するために提案されてきた、探索、推論、知識表現、機械学習といった主な技術のアイデア、及び各技術により解決される問題の範囲を学び、人工知能技術の現状を理解することを目的とする。 |
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到達目標 Class Goal |
・人工知能分野の歴史から最新事例まで、全体像の概要を理解する。 ・これまで提案されてきた主な技術の仕組みを理解する。 ・人工知能技術の現状と問題点を理解する。 |
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授業内容 The Content of the Course |
人工知能（AI）の定義、歴史に始まり、実現するための技術に基づくAIのレベル分類、及びAI技術におけるデータの重要性について説明する。また、AIが活用されているさまざまな領域を紹介した後、近年のAIの実現に重要な役割を果たす機械学習の全体像、及びニューラルネットワークの基本知識を説明し、画像解析やテキスト解析への応用例を紹介する。また、ゲームやロボットの分野で用いられる強化学習について簡単に説明した後、データ・AIを活用する上での共通した留意事項などについて講義する。 |
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授業計画 Class Plan |
第 1回 AIとは AIの歴史、トイプロブレム、汎用AI／特化型AI、 フレーム問題、シンボルグラウンディング問題 第 2回 AIができること－レベル1、2－ 推論、探索、エキスパートシステム 第 3回 データ・AIができること－レベル3－ コンピュータで扱うデータ 情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード データ駆動型社会、Society 5.0 ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ、ビッグデータ活用事例 構造化データ、非構造化データ 第 4回 データ・AIができること－レベル4－ ログデータ、ソーシャルメディアデータ 第 5回 データ・AIの活用領域 AI技術の活用領域の広がり 実世界で進む機械学習の応用と発展 実世界で進む深層学習の応用と革新 実世界で進む生成AIの応用と革新 第 6回 機械学習の基本知識 機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 学習データと検証データ、過学習と学習不足 第 7回 単層ニューラルネットワーク 第 8回 多層ニューラルネットワーク ニューラルネットワークの原理、ディープニューラルネットワーク 第 9回 画像解析－分類－ 画素（ピクセル）、色の３要素（RBG）、標本化、量子化 画像認識 第10回 画像解析－生成－ 第11回 テキスト解析 第12回 強化学習 第13回 データ・AI活用方法 AIの学習と推論、評価、再学習 第14回 データ・AIを扱う上での留意事項 AI倫理、AIの社会的受容性 AIの公平性、信頼性、説明可能性 生成AIの留意事項 第15回 データ・AIを守る上での留意事項 プライバシー保護、個人情報の取り扱い AIに関する原則／ガイドライン、AIと知的財産権 ※進捗状況等によって内容を一部変更することがある。 |
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授業方法 Class Method |
配布資料を用いた講義形式で授業を進め、適宜小テストまたは小レポートを実施する。 |
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Google Classroom クラスコード Google Classroom - Class Code |
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アクティブ・ラーニングの形態 Form of Active Learning |
適宜、講義内容に関連したテーマに対し、授業外時間における調査を実施させることにより、講義内容と身近な事例の関連付けを促す。 |
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準備学習（予習・復習等） Review and Preview |
予習： ・重要語句（キーワード）を確認しながら配布資料に目を通す。 復習： ・講義内容に関連して提示された小テストに回答する。 ・講義内容に関連して提示されたテーマに対する調査や考察を行い、小レポートとしてまとめる。 |
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評価方法 Evaluation Method |
・平常点(100点) 平常点等配点内訳:小テスト … 65点 小レポート … 20点 授業への積極的参加度 … 15点 |
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課題(試験やレポート等)に対するフィードバックの方法 Task Feedback |
小テスト、小レポートは評価後、必要に応じて授業中に解説を行う。 |
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教科書 Textbook |
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参考書 Reference Books |
AIリテラシーの教科書/浅岡伴夫、松田雄馬、中松正樹/東京電機大学出版局 教養としてのデータサイエンス/内田誠一、川崎能典、孝忠大輔、佐久間淳、椎名洋、中川裕志、樋口知之、丸山宏/講談社 絵と図でわかるAIと社会－未来をひらく技術とのかかわり方/江間有沙/技術評論社 Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans/M. Mitchell/Farrar, Sraus and Giroux 現場で活用するための機械学習エンジニアリング/藤井亮宏/講談社 世界一カンタンで実戦的な文系のための人工知能の教科書/福馬 智生, 加藤 浩一/ソシム 業界別！AI活用地図 8業界36業種の導入事例が一目でわかる/本橋 洋介/翔泳社 おうちで学べる人工知能のきほん/東中 竜一郎/翔泳社 |
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地域との連携 Cooperation with the Community |
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受講上の注意 Notices |
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卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連 Relation to the Diploma and Degree Policy |
１．知識・理解 1-3 社会生活に関わる事象に対し、データサイエンスの観点から専門的な知識を有している。 |
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実務経験と授業との関連 How the Instructors' Experiences will shape Course Contents |
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教科書コメント |
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