授業情報/Course information

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
該当するデータはありません
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