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授業情報／Course information

科目名／Course: 人工知能Ⅱ／Artificial Intelligence II
科目一覧へ戻る	2024/09/10 現在

授業基本情報
授業概要情報
授業計画詳細情報
授業評価詳細情報

授業基本情報

科目名（和文）／Course	人工知能Ⅱ
科目名（英文）／Course	Artificial Intelligence II
時間割コード／Registration Code	24271401
学部（研究科）／Faculty	情報工学部
学科（専攻）／Department	人間情報工学科
担当教員（○：代表教員）／Principle Instructor （○） and Instructors	○伊藤　照明
オフィスアワー／Office Hour	伊藤　照明(木曜日14:10～15:10（2112室）)
開講年度／Year of the Course	2024年度
開講期間／Term	後期
対象学生／Eligible Students	1年,2年,3年,4年
単位数／Credits	2

授業概要情報

更新日／Date of renewal	2024/02/19
使用言語／Language of Instruction	日本語
オムニバス／Omnibus	該当なし
授業概略と目的／Cource Description and Objectives	コンピュータに人間のような知能を持たせ、人間の知的能力をコンピュータで実現することを目指して研究が進められている人工知能は、日に日に身近な技術となり、様々な分野への活用が期待されている．ここでは、人工知能を理解するために欠かせない工学的基礎概念とその方法論について解説する．さらに、人工知能の代表的な活用分野として言語、音声、画像、制御、最適化、推論に的を絞り、それぞれの分野における活用事例について自ら調査、発表、議論を行うことで、人工知能の本質を能動的に理解する．
履修に必要な知識?能力?キーワード／Prerequisites and Keywords	自然言語処理、音声認識、画像理解、ヒューマノイドロボット、機械学習、深層学習
履修上の注意／Notes	人工知能１を受講していることが望ましい．授業ではMicrosoft Teamsを使用予定ですので、授業時に使えるように準備をしておくこと．
教科書／Textbook(s)	使用しない．
参考文献等／References	人工知能の基礎、馬場口登, 山田誠二著、オーム社あたらしい人工知能の教科書、多田智史著、翔泳社基礎から学ぶ人工知能の教科書、小高知宏、オーム社
自主学習ガイド／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework	発表課題を絶えず意識して発表の準備を行うこと．
資格等に関する事項／Attention Relating to Professional License	特になし
アクティブラーニングに関する事項／Attention Relating to Active Learning	本授業では以下のアクティブラーニングを採用している． ?課題（宿題） ?プレゼンテーション
実務経験に関する事項／Attention Relating to Operational Experiences	該当しない
備考／Notes	①授業形態：本授業は対面で実施するが、Teamsによるオンライン環境を利用する ②授業準備：本授業ではMicrosoft Teams、Word、 Excelを使用する．授業開始日までにアカウントの設定や利用環境を準備し、授業時に使えるように準備をしておくこと．

授業計画詳細情報

No.	単元（授業回数）／Unit (Lesson Number)	単元タイトルと概要／Unit Title and Unit Description	時間外学習／Preparation and Review	配付資料／Handouts
1	1	[人工知能の概要] 人工知能とは何か、人工知能の定義、方法論等について学び、人工知能を学ぶ意義?動機付けを行う．		適宜配布
2	2	[人工知能活用技術分野の概要] 人工知能技術の活用分野として言語、音声、画像、制御、最適化、推論に的を絞り、それぞれの分野における活用事例の概要について解説する．		適宜配布
3	３?４	[言語分野における人工知能活用技術] 文章を理解し、新しい文章を生成するなどの自然言語分野における人工知能技術について解説?議論する．	発表課題を絶えず意識して授業に臨み、提案?プレゼンテーションの準備をすること．	適宜配布
4	５?６	[画像分野における人工知能活用技術] 画像や映像に写っている物体を認識し、理解するといった画像分野における人工知能技術について解説?議論する．	発表課題を絶えず意識して授業に臨み、提案?プレゼンテーションの準備をすること．	適宜配布
5	７?８	[音声分野における人工知能活用技術] 雑多な音の中から人の声を抽出し、その声を認識して文章に変換し、入力インタフェースに利用するなどの音声分野における人工知能技術について解説?議論する．	発表課題を絶えず意識して授業に臨み、提案?プレゼンテーションの準備をすること．	適宜配布
6	９?１０	[制御分野における人工知能活用技術] 自動車、機械、ロボットなどの知的な制御に活用される人工知能技術について解説?議論する．	発表課題を絶えず意識して授業に臨み、提案?プレゼンテーションの準備をすること．	適宜配布
7	１１?１２	[最適化分野における人工知能活用技術] 資源活用の最適化、品質の最適化、設備運用の最適化などに活用される人工知能技術について解説?議論する．	発表課題を絶えず意識して授業に臨み、提案?プレゼンテーションの準備をすること．	適宜配布
8	１３?１４	[推論分野における人工知能活用技術] 機械学習や推論などに活用される人工知能技術について解説?議論する．	発表課題を絶えず意識して授業に臨み、提案?プレゼンテーションの準備をすること．	適宜配布
9	１５	[まとめと総括] まとめと総括
10	１６	[定期試験] 定期試験

授業評価詳細情報

到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints

No.	到達目標／Learning Goal	知識?理解／Knowledge & Undestanding	技能?表現／Skills & Expressions	思考?判断／Thoughts & Decisions	伝達?コミュニケーション／Communication	協働／Cooperative Attitude
1	言語分野における人工知能活用技術について理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○	○
2	画像分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○	○
3	音声分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○	○
4	制御分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○	○
5	最適化分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○	○
6	推論分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○	○

成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement

※出席は2/3以上で評価対象となります。

No.	到達目標／Learning Goal	定期試験／Exam.	調査発表?レポート	受講姿勢
1	言語分野における人工知能活用技術について理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○
2	画像分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○
3	音声分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○
4	制御分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○
5	最適化分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○
6	推論分野における人工知能活用技術の理解し、その概要を説明できる（E)	○	○	○

評価割合（％）／Allocation of Marks		10	60	30

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