人工知能b
総合情報学科:人工知能b / 知能情報学
3年次 前期
前期木曜 2限
担当者：マッキン ケネスジェームス
連絡事項
- オンライン講義はZoom Webinarで実施する。Zoom webinarのIDとパスワードは、WebClassに記載する。
- 毎回、WebClassで理解度確認問題を課す。理解度確認問題の回答をもって出席登録とする。
- 毎週課すレポートを期限内に提出すること。
- AI検定を合格した場合は、全体成績に対して20点加点する
授業概要
- 授業概要: 人工知能(知能情報学)についての基本的な講義を行う。人工知能の基礎を得ることがこの講義のねらいである。本講義では、主に機械学習やソフトコンピューティングなど、人工知能を用いた問題解決手法について講義を行う。高度情報化社会における人工知能の役割を理解することを目指す。
各自のノートPC上で人工知能を動作させることで理解を深める。
- 到達目標: 人工知能の基本概念を理解し、高度情報化社会における知能情報学の役割が理解できる。（汎用的技能）
パターン認識、機械学習、ソフトコンピューティング、データマイニング、知識モデリングについて説明できる。（知識・理解）
講義内容
- ガイダンス・人工知能の歴史
- 人工知能とは
- 模倣学習
- 記憶
- 状態遷移図
- ランダム探索
- 機械学習
- パターン認識
- データマイニング
- ソフトコンピューティング
- 知識モデリング
- 自己組織化
- 群知能
- 今後の人工知能
- まとめ・平常試験・授業評価アンケート
レポート
平常試験
- 授業時間に対面でのみ実施(オンライン不可)
- 持ち込み不可
- 範囲は前期全て
- 過去の理解度確認問題および復習課題を見直すこと
シラバス
科目名: 人工知能b
学年: 3
単位数: 2
担当者: マッキン ケネスジェームス
授業概要:
人工知能についての基本的な講義を行う。人工知能の基礎を得ることがこの講義のねらいである。本講義では、主に機械学習やソフトコンピューティングなど、人工知能を用いた問題解決手法について講義を行う。高度情報化社会における人工知能の役割を理解することを目指す。
各自のノートPC上で人工知能を動作させることで理解を深める。
到達目標:
人工知能の基本概念を理解し、高度情報化社会における知能情報学の役割が理解できる。（汎用的技能）
パターン認識、機械学習、ソフトコンピューティング、データマイニング、知識モデリングについて説明できる。（知識・理解）
講義の方法:
講義を中心に実施する。
授業の途中および最後に理解度を確認する理解度確認問題を出題する。
授業計画:
1 ガイダンス・人工知能の歴史
2 人工知能とは
3 模倣学習
4 記憶
5 状態遷移図
6 ランダム探索
7 機械学習
8 パターン認識
9 データマイニング
10 ソフトコンピューティング
11 知識モデリング
12 自己組織化
13 群知能
14 今後の人工知能
15 まとめ・試験・レポート締切
準備学習・時間外学習:
授業で出される課題に挑戦すること。
時間外学習は毎週4時間程度必要。
成績評価の方法:
平常試験(50%)およびレポート(50%)の成績により評価する。
ただし、出席が2/3に満たないものは、欠席不可とする。
テキスト:
授業資料はWebで公開する。
参考図書:
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版, 日本ディープラーニング協会(監修), 翔泳社, 978-4-7981-6594-3, 本体価格2,800円+税
他科目との関連・履修条件等:
人工知能aを履修していることが望ましい。
受講上の注意:
毎回授業の最後に出す理解度確認問題を答えられない場合も欠席として扱う。
科目担当者URL:
http://www.edu.tuis.ac.jp/~mackin/ai/
キーワード:
人工知能, パターン認識, 機械学習, ソフトコンピューティング, データマイニング, 知識モデリング, 自己組織化