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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	自然?環境?人間２(人工知能応用)／NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY2(APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
開講所属 ／Course Offered by	大学全カリ総合科目／
ターム?学期 ／Term?Semester	2020年度／2020 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	木1／Thu 1
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	呉　浩東

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
呉　浩東	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的?内容 ／Course Objectives	本科目では人工知能(AI)の基礎として、人工知能の歴史と実世界における応用、さらに近年注目を集めているディープラーニングの基本について学ぶ。これから人間と人工知能の関わりについて、人間の仕事はどのように変容するか、などについて考える。本科目の学習目標として： ?AI（人工知能）とは何かを知る ?知能にはさまざまな側面があることを知る ?人工知能が応用例を学ぶ 人間の知能を計算機で構成することを目的とした人工知能の基礎について扱う．人工知能の多様な分野を概観しつつ，その導入レベルについての基礎知識を理解することを目的とする。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	授業は講義と演習を組み合わせる形態で展開する。授業は履修者の学習意欲を引き出すために、人工知能について考える力を高め、主体性を大事にする。履修者はテキストおよび配布する講義内容を読解するとともに、授業内容を深めるための演習問題を完成させ、授業担当者は正解を提示しなから、履修者の理解度を向上させる。毎回演習を実施する。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	次回の授業を受ける前に予習をし、授業の後に復習すること。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title AIの教科書 著者 ／Author name 伊本高士 出版社 ／Publisher 日経BP ISBN ／ISBN 978-4-296-10284-6 その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 随時紹介する。
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	期末レポート40%、課題の完成度40%、授業への参加度20%を併せて評価する。
関連科目 ／Related Subjects	本科目履修後に、自然言語処理a,bを履修することが望ましい。
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	自然、環境、人間に関する学問分野について、副題に示したテーマをもとに、21世紀型市民としてふさわしい実践的な知識を習得し、今後の複雑な国内および国際情勢に対処していく方法について、論理的かつ創造的思考を持って対応できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	AIの歴史、AIの基本問題	人工知能（AI)の由来と発展史、強いAIと 弱いAI、AIの正体、AIとIoT/ビッグデータの 三者間関係
2	知能社会におけるAIの役割	AIによる産業と社会の変容、AIと暮らし、 AIの価値、現時点でAIができること
3	機械学習とディープラーニングの仕組み	機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習
4	機械学習ができること	画像を認識できる、迷惑メールを判別できる、音声会話を理解できる
5	ニューラルネットワーク	ニューラルネットワークの仕組みとその応用例
6	Python言語とAI関連ライブラリ	Python言語が利用される理由、AI関連 パケージとライブラリの紹介
7	知能を「つくる」ということ	知能を作り出すために必要とするもの、 AI応用の実例
8	AIの適用分野	知識探索、知識発現、意思決定、コンテンツ生成、コミュニケーション
9	AIによる画像認識	AIによる画像処理、画像認識の仕組みと演習
10	AIで言葉を扱おう	Word2VecとBERTの仕組み、文章をAI で処理してみる、コンピュータに文章を 書かせよう
11	社会に進出するAI	１．ニューラルネットワークを活用した機械翻訳とその応用の実態 ２．AIによる自動運転の仕組み ３．AIと医療支援
12	AI研究の最前線	AIはどこまで人に近づけるか？AIは人の 気持ちや思いやりを理解できるか？AIが 作った文章や絵に知性を感じるのはなぜですか？
13	文系AI人材をなるために	文系AI人材は知能社会における役割。文系AI人材の育成と仕事、人材不足の現状 と解消法
14	人工知能の未来、授業の総括	人工知能の将来性と授業の総括