| シラバス参照 |
| 年度 | 2024 |
|---|---|
| 科目名 | ＡＩ概論 |
| 担当者名 | 新田 直子 |
| 単位 | 2.0 |
|
科目目的 Course Objectives |
人工知能を実現するためこれまで確立されてきた、探索、推論、知識表現、機械学習といった技術分野について、対象とする問題や、問題を解決するための一般的な流れ、さまざまなアルゴリズムを学ぶ。さらに、機械学習の中でも特に、現在の人工知能分野の大きな飛躍をもたらした深層学習の概要、及び画像認識や自然言語処理などへの活用方法を理解することを目的とする。 |
|---|---|
|
到達目標 Class Goal |
・人工知能を実現する主な技術の仕組みを理解する。 ・機械学習技術の一般的な流れを理解する。 ・機械学習のさまざまなアルゴリズムを理解する。 ・実用的なタスクに対する機械学習の適用方法を理解する。 |
|
授業内容 The Content of the Course |
主に、現在の人工知能において最も重要な技術である機械学習について、対象とする問題や、問題を解決するための一般的な流れを説明した後、現在の人工知能分野の大きな飛躍をもたらした深層学習も含めたさまざまなアルゴリズムについて講義する。また、画像認識や自然言語処理などへの活用方法についても説明する。全体を通して、サンプルプログラムなどを用い、体験的な技術の理解を目指す。 |
|
授業計画 Class Plan |
第 1回 AIと機械学習 第 2回 k近傍法 第 3回 主成分分析 ベクトルと行列 ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積、逆行列 第 4回 線形回帰 多項式関数、関数の傾きと微分の関係 第 5回 線形判別分析 第 6回 パーセプトロン 第 7回 サポートベクターマシン（SVM） 第 8回 確率的モデル（識別モデル）～ロジスティック回帰～ 指数関数、対数関数、条件付き確率 第 9回 確率的モデル（生成モデル）～二次判別分析～ ベイズの定理、正規分布 第10回 決定木 第11回 アンサンブル学習 第12回 単層ニューラルネットワーク 第13回 多層ニューラルネットワーク 第14回 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 第15回 敵対的サンプル ※進捗状況等によって内容を一部変更することがある。 |
|
授業方法 Class Method |
原則配布資料に基づいた講義形式で授業を進め、適宜小テストもしくは小レポートを実施する。 |
|
Google Classroom クラスコード Google Classroom - Class Code |
|
|
アクティブ・ラーニングの形態 Form of Active Learning |
サンプルプログラムを配布し、これを適宜変更して実行することにより、体験的に各アルゴリズムの特性について理解を促す。 |
|
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配布されたサンプルプログラムを用いた実験などにより得られた各技術に関する知見について小レポートにまとめる。 |
|
評価方法 Evaluation Method |
・平常点(100点) 平常点等配点内訳:小テスト … 75点 小レポート… 25点 |
|
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ポイントを解説する。 |
|
教科書 Textbook |
|
|
参考書 Reference Books |
ビジュアルテキスト パターン認識/荒井秀一/森北出版 ゼロからつくるPython機械学習プログラミング/八谷大岳/講談社 Pattern Recognition and Machine Learning/C. M. Bishop/Springer Pattern Classification/D. G. Stork/Wiley-Interscience Computer Vision: Models, Learning, and Inference/S. J. D. Prince/Cambridge University Press AIセキュリティから学ぶ ディープラーニング[技術]入門/田篭 照博/技術評論社 |
|
地域との連携 Cooperation with the Community |
|
|
受講上の注意 Notices |
1年次前期開講の「AI入門」、2年次前期開講の「プログラミング演習I」を受講していることが望ましい。 |
|
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。 |
|
実務経験と授業との関連 How the Instructors' Experiences will shape Course Contents |
|
|
教科書コメント |
| シラバス参照 |