- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - ビ
- 時間割コード
Course Code - 77185
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - AI基礎
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/2
- 01
- 担任者名
Instructor - 福井 健一
- 曜限
Day/Period - 水2
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
本授業「AI基礎」では、人工知能（AI）の基本的な考え方、発展の歴史、社会やビジネスへの影響について、文理を問わず初学者にも分かりやすく学ぶ。AIは突然生まれた技術ではなく、古典的な探索や推論といった考え方を基礎に、データと計算資源の発展によって現在の機械学習・ディープラーニングへと発展してきた。本講義では、古典AIの限界を踏まえつつ、現代AIの仕組みと応用を体系的に理解する。また、具体的な応用事例や簡単な演習を通じて、AIがどのように社会やビジネスで活用されているかを体感する。さらに、AIに関わる倫理・責任・社会課題について考察し、AIと共存するための基礎的な判断力を養うことを目的とする。
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
・AIとは何かを、その歴史的背景とともに自分の言葉で説明できる
・現代AI（機械学習・ディープラーニング）の役割を理解し、説明できる
・AIの代表的な応用（自然言語処理、画像・音声認識、エージェント）について、仕組みと具体的な利用例を説明できる
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
・AIの利点だけでなく、限界・リスク・社会的課題について自ら考察し、その考えを表現できる
③主体的な態度の観点
・AIを「過信せず、恐れすぎず」、社会の中で適切に活用しようとする姿勢を身につける授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第 1回 イントロダクション：AIリテラシーとは
― AIと賢く付き合うために
第 2回 AIの概要と発展の歴史
― 人工知能はどのように進化してきたか
第 3回 社会の変化とAI
― データ駆動型社会の到来
第 4回 現代のAIの概観とビジネスへの応用
― AIは社会でどう使われているか
第 5回 古典AIとその限界
― 探索による問題解決
第 6回 現代AIの基礎（1）：機械学習
― データから「判断のしかた」を学ぶAI
第 7回 現代AIの基礎（2）：ディープラーニング
― 人間の脳をヒントにした学習モデル
第 8回 現代AIの基礎（3）：エージェント
― 自ら考え行動するAI
第 9回 AIの応用（1）：自然言語処理
― 言葉を理解するAI
第10回 AIの応用（2）：画像・音声認識（パターン認識）
― 見る・聞くAIの仕組み
第11回 AI開発とプログラミング言語の特徴
― AIはどのような言語で作られているか
第12回 AIエージェント演習
― AIに「仕事」をさせてみる
第13回 AIと社会課題
― 倫理・責任・ルールを考える
第14回 AIの未来と課題
― 私たちはAIとどう共存するのか
オンデマンド配信回 AIに関連する特別講義（９０分）授業時間外学習 / Expected work outside of class
対応する教科書の章を予習しておくこと。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
関大LMSによる小テスト（25%）・レポート（25%）・まとめテスト（20%）、授業への取り組み（出席や質問を総合的に評価）30%
なお、5回以上欠席した場合、単位認定を行わないので注意すること。また、やむを得ず授業を欠席する場合は、所定の手続きを行い、欠席届を提出すること。基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
①知識・技能の観点
・AIに関する基礎的な概念や用語の定義・内容の理解度を問う設問への回答
（小テスト・まとめテスト）
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
・授業内容を踏まえ、自分の考えや理解を述べる課題（レポート）
③主体的な態度の観点
・授業中のアンケート、Q&A、チャット等への継続的かつ積極的な参加状況
- 教科書
Textbooks 浅岡 伴夫, 松田 雄馬, 中松 正樹 AIリテラシーの教科書 東京電機大学出版局 978-4501557508
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参考書
References 小高 知宏 人工知能入門 第2版 共立出版 978-4320125681
福馬 智生、加藤 浩一 世界一カンタンで実戦的な文系のための人工知能の教科書 ソシム 978-4802612470
松原 仁 (監修) 文系のためのめっちゃやさしい人工知能 ニュートンプレス 978-4315525915
- フィードバックの方法
Feedback Method ・毎回の授業内容に関してLMSで質問を受け付け、LMSもしくは次回授業冒頭で回答します。
・レポート課題に対して必要に応じてコメントを返します。
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact 授業前後に対応します。それ以外は、関大LMSの「メッセージ」機能で連絡してください。
- 備考
Other Comments 【オンデマンド配信授業回について】
① 配信元：YouTube
② 配信時期/期限：年末頃から最終回まで
③ 質問受付：対面授業時および関大LMS メッセージ
【BYOD〔ノートPC〕の必要性について】
授業中にタイムラインアンケート、Q&A、小テスト，演習に使用するため持参してください