| 開講学期／Course Start | 2024年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 他/Oth. |
| 授業区分／Regular or Intensive | 集中講義 |
| 対象学科／Department | 大学院工学研究科博士後期課程工学専攻／Doctor’s CourseDivision of Engineering |
| 対象学年／Year | 1年 , 2年 , 3年 |
| 授業科目区分／Category | 博士後期課程 大学院自専攻科目 |
| 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 | 人工知能学総合特論／Special Lecture on Artificial Intelligence |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 渡邉 真也 (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 | DQ614 |
| 連絡先／Contact |
渡邉 真也(居室：V613 メールアドレス：sin[at]muroran-it.ac.jp ([at] は@に置換)) |
| オフィスアワー／Office hours |
渡邉 真也(月曜 １６：００-１７：００ 場所：Ｖ６１３) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2024/01/17 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
Deep Learning に代表されるAI技術は，日々技術革新が進むとともに幅広い分野で応用され，その効果が報告されている． AI technology, as represented by Deep Learning, has been applied in a wide range of fields and its effectiveness has been reported. 本講義では，複数教員の専門性を活かしたオムニバス形式により，AIの歴史やAIの基礎知識，応用事例までAIに関連する幅広い内容について学ぶことを目的とする． The purpose of this lecture is to learn a wide range of contents related to AI, from the history of AI and basic knowledge of AI to application examples, through an omnibus format by several teachers. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
学習した様々な分析方法の原理を理解し説明できる。 Students will be able to understand and explain the principles of the various analytical methods they have learned. |
| 授業計画 ／Course Schedule |
詳細は後日連絡します。 The detail will be informed later. |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
集中講義の成績によって評価し、60点以上を合格とする。 The score of each student is evaluated by intensive course. A grade of more than 60 is accepted for credit. |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
| 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 |
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| 該当するデータはありません | ||||