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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	自然?環境?人間２(人工知能入門a)／NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY2(INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE(A))
開講所属 ／Course Offered by	大学全カリ総合科目／
ターム?学期 ／Term?Semester	2022年度／2022 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	水2／Wed 2
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	黄　海湘

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
黄　海湘	経営学科／MANAGEMENT

授業の目的?内容 ／Course Objectives	本講義では、人間のように言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を真似する人工的システムの基本概念と問題解決手法について検討する。 「人工知能」とは、推論?判断などの知的な機能を人工的に実現するための研究、また、これらの機能を備えたコンピューターシステムと広辞苑で定義している。人工知能の目的は、人間の代わりに、機械が自律的に問題を発見し、解決することである。そのために、問題解決、推論、自然言語処理、機械学習など、様々な研究が行われている。 本講義では、人工知能を理解するための必要最小限の知識を習得し、様々な具体例を通じて理解を深める。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	本講義は理論に関する説明と具体的なシステムに関する実習の両輪で進む。 【履修上の注意】本講義はで実技やプログラムの体験などを行う予定である。基本は対面授業とする。万が一遠隔授業になる場合では、各自がパソコンを持ち、さらに、関連環境を構築する必要がある。 【履修上の要望】講義と実習を織り交ぜて授業を進めるため休まず出席することである。また、前期と後期の授業を合わせて受講することを勧める。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	授業で指示した予習内容を事前に精読する。 また、出される課題やレポートなどを完成して提出する。 毎回異なるが、大体事前２時間、事後２時間が必要となる。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN 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
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	授業への参加度（20％），レポート（40％）及び演習（40％）により総合的に評価する。
関連科目 ／Related Subjects
備考 ／Notes	テキスト：授業中に関連資料?テキストを配布する。 参考文献：授業中に随時指定する。
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	授業ガイダンスと講義概要の説明	本講義の全体像と進み方について説明する。
2	人工知能の概要	人工知能の歴史と現状について説明する。
3	人工知能の問題と関連研究	人工知能の問題意識と関連する各種研究について説明する。
4	ファジィ理論と例	人工知能基本理論の一つであるファジィ理論について説明する。
5	遺伝的アルゴリズムと例	人工知能基本理論の一つである遺伝的アルゴリズムについて説明する。
6	機械学習の基礎	人工知能研究における機械学習の重要性と手法について説明する。
7	深層学習の基礎	人工知能研究における深層学習の重要性と手法について説明する。
8	人工知能を体験するための環境と基本スキル	人工知能を体験する環境と基本スキルについて説明する。
9	人工知能とPython	人工知能領域におけるPython言語の応用について説明する。
10	Python入門	プログラミング言語Pythonについて説明する。
11	Pythonの文法	Pythonの基本文法と記述方法について説明する。
12	総合練習	Pythonによるプログラミングの練習を行う。
13	人工知能理論の応用：画像認識	Pythonで人工知能の理論を画像認識への応用について説明する。
14	授業のまとめ	前期授業をまとめ、後期授業への展望について説明する。