人工知能基礎

概要

近年,急速な発展を遂げている人工知能(AI)は,自然科学の専門的な研究・開発に留まらず,ビジネスや公共政策,芸術など私たちの日常生活にまで浸透しつつある。このような社会において,AIとは何か,AIによって何ができるのか,AIを利用する際に何に注意すべきかについて理解を深めることがますます重要となっている。 本講義では,AIの基本的な概念と⼿法,応⽤例を学ぶことで,AI技術を活用し課題解決につなげる方法について学ぶ。具体的には,まずAIの歴史や社会との関わり方(倫理や法)を理解したうえで,近年のAIの発展を支える機械学習と深層学習の基礎と展望について学習する。さらに人間の知的活動(認識,予測・判断,言語・知識)に関わるAI技術の応用事例を学びつつ,その構築・運用方法について理解を深める。 本講義ではAIに関する理論やプログラミング(Python)の学習・演習を行うため,受講する場合は基礎的な数学やプログラミング言語の知識を持っていることが望ましい。ただし,そのような知識が十分でない学生であっても履修できるような授業及び授業外学習の補助も行う。

目標

(1)AIのこれまでの歴史や技術背景を理解したうえで,AIが今後さらに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。 (2)機械学習や深層学習等の基本的な概念を学習したうえで,既存のAIサービス/システムの仕組みを理解し,また様々な課題解決につなげることができる。 (3)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。

授業外の学習

毎回の授業後は以下の学習(合計 200 分)を行うことが求められる。 ・講義資料や参考文献,小テストの復習(80分) ・プログラミング(Python)を用いた分析演習の予習・復習(120分)

所要時間: 200分