人工知能特論 [ハイ] ｜シラバス情報

開講年度

2025年度

開講学期

前期

科目名

人工知能特論

授業種別

講義

科目名（英語）

Artificial Intelligence

授業情報(授業コード・クラス名・授業形態)

Z1000002 人工知能特論 [ハイ]

担当教員

大和淳司

単位数

2.0単位

曜日時限

水曜5限

キャンパス

八王子　遠隔

教室

.、1E-205講義室

学位授与の方針

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 80%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　20%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

具体的な到達目標

人工知能研究の先端を歴史的経緯を踏まえて意味付けを明らかにしながら概説し、主要な概念について学ぶ。重要な原典にあたりつつ、最新の技術の背景と意義を理解し、実装や応用ができることを目指す。

受講にあたっての前提条件

機械学習、人工知能、パターン認識の授業を履修済であること、または同等の知識経験があることが必須

AL・ICT活用

ディスカッション・ディベート／プレゼンテーション

授業計画

なお、一部回を遠隔で実施する予定があるため[対面＋]の形態としているが、原則的には対面での実施を行う。内容と教室キャパシティに依存して一部遠隔実施の運用可能性あり。

１．ガイダンス、人工知能の歴史と背景
２．GOFAIとその批判
３．身体性知能１
４．身体性知能２
５．コネクショニズムとその再興
６．画像認識、音声認識の歴史と現状１
７．画像認識、音声認識の歴史と現状２　深層学習
８．心の社会１　エージェント、全体と部分
９．心の社会２　自己、個性、洞察と内省
１０．心の社会３　問題と目標、記憶の理論
１１．心の社会４　パパートの原理、意味の学習
１２．深層学習１　CNN系の各種モデルの発展
１３．深層学習２　Transformer系各種モデルの発展
１４．全体の復習と期末課題説明
１５．クラスプロジェクト　発表

成績評価の方法

中間レポート、期末レポート(60%)と発表課題(40%)の達成状況により評価する。

受講生へのフィードバック方法

提出したレポートおよび授業内プレゼンに対するコメント

教科書

Marvin Minsky, "The Society of Mind", Simon and Schuster
http://aurellem.org/society-of-mind/

その他資料を必要に応じて配布する。

参考書

Winograd and Florence, "Understanding Computers and Cognition", Addison-Wesley
邦訳：コンピュータと認知を理解する　平賀（訳）　産業図書
Rodney Brooks, "Cambrian Intelligence", MIT Press (収録論文はほぼ図書館で入手可能)

オフィスアワー

毎週金曜日　４限時間帯　八王子キャンパス　研究室（２−５０５）
所在確認のためなるべく事前メールが望ましい

受講生へのメッセージ

学部段階で、機械学習、人工知能、パターン認識、パターン認識演習の授業を履修済であること。
または同等の知識経験があることを客観的に示せることが必須。

実務家担当科目

実務家担当科目ではない

実務経験の内容

画像認識，音響認識の研究開発・商用化

教職課程認定該当学科

情報学専攻