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年度 | 2025 |
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科目名 | AI概論 |
担当者名 | 奥村 紀之 |
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。 |
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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 |
近年、人工知能(AI)が注目されているのは、深層学習に基づく生成AI技術の台頭によるものである。本講義では、深層学習以前の機械学習に関して基本的な知識を身につけ、主に教師あり学習の手法についてサンプルプログラムを用いて理解を深める。機械学習の応用事例として、画像認識や自然言語処理の分野における活用方法についても解説する。 |
授業計画 Class Plan |
第 1回 AI分野における機械学習の位置づけ 第 2回 主成分分析 第 3回 線形回帰 第 4回 線形判別分析 第 5回 k近傍法 第 6回 確率的モデル(識別モデル)ーロジスティック回帰ー 第 7回 確率的モデル(生成モデル)ー二次判別分析ー 第 8回 決定木・ランダムフォレスト 第 9回 アンサンブル学習 第10回 パーセプトロン 第11回 サポートベクトルマシン(SVM) 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 |
配付資料(スライド)を用いた対面授業の講義形式で授業を進める。理解度の確認として、小テストまたは小レポートを適宜実施する。各回の授業内容について理解度を問うアンケートを実施し、翌週の授業の冒頭で理解が不十分な項目について復習し授業を進める。 |
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 |
サンプルプログラムを利用した実習により、理論を実践的に理解するための学習を行う。 |
準備学習(予習・復習等) Review and Preview |
予習: ・各回の授業の項目に合わせたキーワードを中心に配付資料を確認する。 復習: ・授業の冒頭に前回の授業で学んだ内容の小テストを適宜実施する。 ・授業後の課題として、サンプルプログラムによる簡単な実験とその結果をまとめる小レポートを実施する。 |
評価方法 Evaluation Method |
・平常点(100点) 平常点等配点内訳:小テスト … 60点 レポート … 25点 授業への積極的参加度 … 15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・小レポートは必要に応じて内容についての補足説明などを行う。理解度アンケートについては、各回の授業の冒頭でフォローする。 |
教科書 Textbook |
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参考書 Reference Books |
ゼロから作るPython機械学習プログラミング入門/八谷 大岳/講談社 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践/ Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili /インプレス Python機械学習プログラミング PyTorch&scikit-learn編/Sebastian Raschka、uxi (Hayden) 、Vahid Mirjalili /インプレス 言語処理のための機械学習入門/高村 大也 /コロナ社 |
地域との連携 Cooperation with the Community |
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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 |
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教科書コメント |
シラバス参照 |