人工知能基礎

概要

ビッグデータや⼈⼯知能(ＡＩ)技術の活⽤領域は予測,意思決定,異常検出,⾃動化,最適化など多岐に亘って急速に拡⼤しており,⾃動運転,画像認識,医療診断,防犯,コンピュータゲームなど,従来の社会システムの在り⽅を⼤きく変えつつある。数理・データサイエンス・ＡＩの知識を様々な専⾨分野へ応⽤・活⽤し(データ×ＡＩ×専⾨分野),現実の課題解決,価値創造を担う⼈材を幅広く育成していくことが必要である。本科目では,AIのリテラシーレベルの教育を補完的・発展的に学修することにより,⽂理を問わず,⾃らの専⾨分野への数理・データサイエンス・ＡＩの応⽤基礎⼒を習得することを目的とする。主体的かつ対話的な学びを促進するため,学生自身が興味をもつ分野でのAI技術の活用に関する演習やディスカッション等の機会を設けます。

目標

AIのこれまでの変遷,各段階における代表的な成果物や技術背景を理解する 今後,AIが社会に受け⼊れられるために考慮すべき論点を理解する ⾃らの専⾨分野にAIを応⽤する際に求められるモラルや倫理について理解する 機械学習,深層学習の基本的な概念を理解する AI技術(学習,認識,予測・判断,知識・⾔語,⾝体・運動)を活⽤し,課題解決につなげることができる 複数のAI技術が組み合わされたAIサービス/システムの例を説明できる

授業外の学習

【予習】(100分程度) 各回の授業を受ける前にMoodle上の配布資料の内容を確認しておくこと。 【復習】(100分程度) 各回の授業で出される事後課題に取り組むこと。

所要時間: 200分