基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	人工知能概論／Introduction to Artificial Intelligence
時間割コード ／Course Code	F370880001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	産業情報学部産業情報学科コースなし／College of Industry and Information Science Department of Industry and Information Science
曜限 ／Day, Period	水／Wed　1
開講区分 ／semester offered	後期／Second Semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	曹　真／Makoto SO
科目区分 ／Course Group	専門科目　専門科目選択／専門科目 専門科目選択
教室 ／Classroom	13-402／13-402
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
曹　真／Makoto SO	産業情報学科／Department of Industry and Information Science

※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy	本演習は、問題発見力・分析力、近未来に対する解決力・創造力の習得に関連する。
授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes	m.sou＠okiu.ac.jp
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal 　スマートフォンや自動車、Webサービスなど、社会のあらゆる分野において人工知能は重要な役割を担うようになりました。 　本講義では講義と演習を通して、人工知能の基礎技術を学びます。 メッセージ ／Message 　講義だけでなく、実際にコードを書いたり、デバッグしたりと多くの時間がかかりますが、演習を通じてより深く理解していきましょう。 到達目標 ／Attainment Targets ・Python の基礎を理解し、説明できる。 ・人工知能の基礎となる理論を理解し、説明できる。 ・人工知能を利用し、その方法を説明できる。 ・人工知能の応用例について理解し、説明できる。
学びの実践 ／Learning Practices	授業計画 ／Class Plan テキスト・参考文献・資料など ／Textbooks, references, materials, etc. 　初回講義にて指定する。 学びの手立て ／Way of learning ・Python の理解に努めましょう。 ・演習を通して、深い理解に繋げましょう。 ・複雑な理論も、焦らずじっくり時間を掛けて理解しましょう。 評価 ／Evaluation ・期末試験（100%）
学びの継続 ／Continuing to learn	次のステージ・関連科目 ／Next Stage and Related Courses 　本講義において学んだ人工知能の基礎を足がかりに、最先端技術の理解や自身のシステムの開発に役立てていきましょう．

No.	回（日時） ／Time (date and time)	授業計画 ／Class Plan	時間外学習の内容 ／Content of Overtime Learning	備考 ／Notes
1	1	ガイダンス	講義概要の理解
2	2	簡単なディープラーニング（１）	当該箇所の精読・プログラミング
3	3	簡単なディープラーニング（２）	当該箇所の精読・プログラミング
4	4	ディープラーニングの理論（１）	当該箇所の精読・プログラミング
5	5	ディープラーニングの理論（２）	当該箇所の精読・プログラミング
6	6	様々な機械学習の手法（１）	当該箇所の精読・プログラミング
7	7	様々な機械学習の手法（２）	当該箇所の精読・プログラミング
8	8	畳み込みニューラルネットワーク（CNN）（１）	当該箇所の精読・プログラミング
9	9	畳み込みニューラルネットワーク（CNN）（２）	当該箇所の精読・プログラミング
10	10	再帰型ニューラルネットワーク（RNN）（１）	当該箇所の精読・プログラミング
11	11	再帰型ニューラルネットワーク（RNN）（２）	当該箇所の精読・プログラミング
12	12	変分オートエンコーダ（VAE）（１）	当該箇所の精読・プログラミング
13	13	変分オートエンコーダ（VAE）（２）	当該箇所の精読・プログラミング
14	14	敵対生成ネットワーク（GAN）（１）	当該箇所の精読・プログラミング
15	15	敵対生成ネットワーク（GAN）（２）	当該箇所の精読・プログラミング
16	16	期末試験