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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2020/10/22 現在

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(月曜日3限，場所：情報工学部棟1階2112室)
開講年度
／Year of the Course		 2020年度
開講期間
／Term		 第3クォーター
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		 2020/09/16
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
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
備考
／Notes
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]
まとめと総括
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の理解 ○ ○ ○ ○
2 画像分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○ ○ ○
3 音声分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○ ○ ○
4 制御分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○ ○ ○
5 最適化分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○ ○ ○
6 推論分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○ ○ ○
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の理解 ○ ○
2 画像分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○
3 音声分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○
4 制御分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○
5 最適化分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○
6 推論分野における人工知能活用技術の理解 ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 70 30

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