科目名[英文名]
人工知能[Artificial Intelligence]
担当教員[ローマ字表記]
南保 英孝
[
NAMBO, Hidetaka
]
科目ナンバー
CC2302A
科目ナンバリングとは
時間割番号
21302
科目区分
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講義形態
講義
開講学域等
融合学域
適正人数
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開講学期
Q1
曜日・時限
火5
単位数
1単位
授業形態
60単位上限
対象学生
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キーワード
人工知能、推論、学習
講義室情報
総合教育講義棟 B4講義室（対面と遠隔（オンデマンド）の併用）
開放科目
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備考
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授業の主題
現在、人工技術が広く普及しつつあり、今後も様々な場面で人工知能とその関連技術が利用されることになると考えられる。本講義では、人工知能の基礎的な事項から、人工知能のブレークスルーと言われる深層学習まで、広くその技術や知識を学び、人工知能の応用や利活用の方法、可能性について考える。
学修目標（到達目標）
人工知能に関する知識を学び、理論的・技術的背景を知ることで、応用のための知見を得ることを目的とする。
授業概要
第１回：ガイダンス 、人工知能の概要と歴史
第２回：状態空間表現と探索
第３回：知識表現
第４回：述語論理とファジィ論理
第５回：ソフトコンピューティング
第６回：機械学習とデータマイニング
第７回：深層学習
第８回：その他の話題・期末試験
評価方法と割合
評価方法
レポート(50)、試験(50)、合計100点満点中60点以上が合格
評価の割合
【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・（50）％ 学期末試験
・（50）％ レポート
ルーブリック
【授業別ルーブリック】
評価項目
評価基準
S
A
B
C
不可
AIの各種手法の理解
AIの各種手法を理解し、自分で応用できる
AIの各種手法を理解し、説明できる
AIの各種手法について、大まかに理解できている
AIの各種手法をあまり理解できていない
AIの各種手法を理解できていない
試験
90点以上
80点以上
70点以上
60点以上
60点未満
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
事前に公開する講義資料を読んでおくこと
予習に関する教材
オンデマンド教材（授業内容の一部）
復習に関する指示
講義資料を見直しておくこと
復習に関する教材
オンデマンド教材（授業内容の一部）
教科書・参考書
教科書・参考書補足
資料は適宜LMSから提供する
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
事前にメール、メッセージ等で連絡をください。
履修条件
とくになし
特記事項
特になし
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