| 開講学期／Course Start | 2024年度／Academic Year 後期／Second |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 1 , 火/Tue 2 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科数理情報システムコース |
| 対象学年／Year | 2年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 人工知能（2年次用）／Artificial Intelligence |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 近藤 敏志 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4149 |
| 連絡先／Contact | 近藤 敏志(教員室：V614．E-mail：kondo_at_muroran-it.ac.jp ("_at_"は"@"です)) |
| オフィスアワー／Office hours | 近藤 敏志(特に指定しない．事前にEメールで連絡を入れ日程調整すること) |
| 実務経験／Work experience | 近藤 敏志(民生用・業務用映像関連機器を扱う企業での研究開発経験を有する) |
| 更新日／Date of renewal | 2024/08/14 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
人工知能は「知的に振る舞う」システムを実現することを目標とする研究分野であり，その内容は非常に幅広い．本講義では，人工知能に関わる基本的な事項について学ぶ． |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
人工知能の基礎的な概念・手法を理解する． |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数：22.5時間（15回×90分） 第1週：ガイダンス 1章 人工知能をつくり出そう 2章 状態空間と基本的な探索 第2週：3章 最適経路の探索 第3週：4章 ゲームの理論 第4週：5章 動的計画法 第5週：6章 確率とベイズ理論の基礎 第6週：7章 確率的生成モデルとナイーブベイズ 第7週：8章 強化学習 第8週：中間試験 第9週：9章 ベイズフィルタ 第10週：10章 粒子フィルタ 第11週：11章 クラスタリングと教師なし学習 第12週：12章 パターン認識と教師あり学習 第13週：13章 ニューラルネットワーク 第14週：14章 自然言語処理 第15週：15章 記号論理 第16週：期末試験 教科書を予習していることを前提として講義を行うので，必ず予習すること． 各回の学修時間の目安は，事前・事後合わせて４時間必要である． |
| 教科書 ／Required Text |
イラストで学ぶ人工知能概論 谷口忠大著 講談社 2020イラストで学ぶ人工知能概論 谷口忠大著 講談社 2020(ISBN:9784065218846) |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
中間試験と期末試験の合計（100点満点）で60点以上を合格とする． |
| 履修上の注意 ／Notices |
不合格の場合は再履修すること． |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
この授業科目は数理情報システムコースの学習目標の以下の項目に対応している． ５．自然科学と工学の基礎知識を身につける。 |
| 備考 ／Notes |
・本授業は，2023年度入学の2年生を対象とするものである．3年生は受講できないので注意すること． |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
|---|---|---|---|---|
| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
講義のほとんどの回で，演習課題を課す． |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
なし |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
なし |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |