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授業情報／Course information

科目名／Course: 知能プログラミング演習／Artificial Intelligence Programming Exercise
科目一覧へ戻る 2024/09/10 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 知能プログラミング演習
科目名（英文）
／Course		 Artificial Intelligence Programming Exercise
時間割コード
／Registration Code		 22270801
学部（研究科）
／Faculty		 情報工学部
学科（専攻）
／Department		 情報システム工学科
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○天嵜　聡介
オフィスアワー
／Office Hour		 天嵜　聡介(火曜 4 限 2506室
（＊急な会議?出張等のため不在にすることがあります）)
開講年度
／Year of the Course		 2024年度
開講期間
／Term		 第4クォーター
対象学生
／Eligible Students		 3年次生
単位数
／Credits		 1.0
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2024/08/08
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		 機械学習を中心として人工知能に関するプログラミングの基礎技術に関する演習を行う。
線型回帰等の基本的な機械学習手法や深層学習など発展的な手法の挙動について理解することを目的とする。
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 ソフトウエア演習Ⅰ、Ⅱは必ず履修しておくこと。
データ構造とアルゴリズム、オブジェクト指向プログラミングを履修しておくことが望ましい。
履修上の注意
／Notes		 「人工知能プログラミング」と連携しているので必ず同時に履修すること。
教科書
／Textbook(s)		 Google Colaboratoryで学ぶ！あたらしい人工知能技術の教科書 第2版 機械学習?深層学習?強化学習で学ぶAIの基礎技術、我妻 幸長、翔泳社、ISBN：978-4-7981-8609-2

※10/9(水)刊行予定のため、それ以降に各自で購入すること
参考文献等
／References		 Pythonや機械学習に関する文献は数多くあるので適宜参照すること。
ネットで公開されている情報、例えば以下のサイトなども役立つ。

Python早見帳：https://chokkan.github.io/python/index.html
機械学習帳：https://chokkan.github.io/mlnote/index.html
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 演習で使う環境は無料でダウンロードできるので各自のＰＣで色々と試すことを勧める。
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License
アクティブラーニングに関する事項
／Attention Relating to Active Learning		 ?振り返り
?課題
実務経験に関する事項
／Attention Relating to Operational Experiences		 該当しない
備考
／Notes		 感染状況等によってオンライン授業（オンデマンド）にて実施する可能性がある。
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(1) [pythonによるデータの扱い]
pythonにおけるテンソルの扱い。数式との関係などについて説明する。必要に応じてpythonにおけるオブジェクト指向プログラミングについて学ぶ。
2 1(2) [回帰と分類の基礎]
教師あり学習で一般的な回帰と分類の概念をについて学ぶ。分類はロジスティック回帰を想定する。また、ニューラルネットの基本であるＭＬＰ(多層パーセプトロン）について学ぶ。
3 1(3) [畳み込みニューラルネットワーク]
畳み込みニューラルネットワークについて学び、それを応用した手書き数字認識について学ぶ。
4 1(4) [再帰型ニューラルネットワーク]
系列データ扱う再帰型ニューラルネットワークについて学び、それを応用したテキストの生成について学ぶ。
5 1(5) [変分オートエンコーダ]
生成モデルの基本的な構造を学び、変分オートエンコーダによる画像の生成を学ぶ。
6 1(6) [敵対性生成ネットワーク]
敵対性生成ネットワークの構造と学習方法を学び、画像の生成を学ぶ。
7 1(7) [転移学習]
転移学習の概念について学び、具体的な利用例について学ぶ。
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 線形回帰やロジスティック回帰などの基礎的な機械学習手法を使って回帰?分類ができる（E） ○ ○ ○
2 多層パーセプトロンなど基礎的なニューラルネットワークを使って回帰?分類ができる（E） ○ ○ ○
3 畳み込みニューラルネットなど基礎的な深層学習手法を使った回帰、分類、生成ができる（E） ○ ○ ○
4 基礎的な深層学習手法を実際の課題に適用できる（E） ○ ○ ○
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.		 期末レポート 小課題
1 線形回帰やロジスティック回帰などの基礎的な機械学習手法を使って回帰?分類ができる（E） ○ ○
2 多層パーセプトロンなど基礎的なニューラルネットワークを使って回帰?分類ができる（E） ○ ○
3 畳み込みニューラルネットなど基礎的な深層学習手法を使った回帰、分類、生成ができる（E） ○ ○
4 基礎的な深層学習手法を実際の課題に適用できる（E） ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 70 30
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