人工知能b
総合情報学科:人工知能b
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, 駒形 英樹
授業実施形態
- ハイブリッド授業(ハイフレックス方式)対面授業とオンライン授業の両方を同時に実施する。学生は事前申請必要なく、いつでも自由に対面とオンラインを授業回毎に選択してよい。ただし、2回の小テストは対面でのみ実施する。
- 毎回、WebClassで理解度確認問題を課す。
- 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、主に機械学習や人工ニューラルネットワーク、深層学習など、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。
- 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）
人工知能、パターン認識、機械学習、人工ニューラルネットワーク、深層学習について説明できる。（知識・理解）
サーティファイ情報処理能力認定委員会主催「AI検定」合格程度の知識獲得を目指す。（知識・理解）
講義内容
- ガイダンス、人工知能の歴史
- 知能とは
- 記憶と状態遷移図
- ランダム探索
- 機械学習と強化学習
- 教師あり学習とパターン認識
- 教師無し学習とクラスタリング
- 前半まとめ、前半小テスト
- 音声センサと音声特徴
- 画像センサと画像特徴
- 統計的手法による機械学習の原理
- 人工ニューラルネットワークとSVMの原理
- 深層学習(ディープラーニング)の原理
- 様々な深層学習モデルと実世界で進む機械学習・深層学習の応用例
- 後半のまとめ、後半小テスト、授業評価アンケート
レポート
小テスト
- 第8回と第15回に実施
- 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
- 過去の理解度確認問題、レポート課題、および復習課題を見直すこと