徳島文理大学

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徳島文理大学短期大学部

【科目名】    情報システム論B (Information Systems Theory B)

科目番号13135担当教員名加治　芳雄単位2単位
科目群専門必修・選択選択開講期後期 対象年次3年
授業概要
本科目では、人間の知能を人工的なシステムとして実現するための人工知能（AI）について理解を深める。また、脳科学についてもその概要と応用例などについて学習する。さらに、AI技術である、機械学習や深層学習などを実際に体験することで理解を深める。
到達目標
�｜亮�(理解)：人工知能とはどのような技術かを理解し、説明できる。
��態度(関心・意欲)：人工知能を利用した社会への応用に関心を持つ。
�５伺�(表現)：脳をモデル化したニューラルネットワークによる簡単な学習処理を実現できる。
�せ弭諭θ獣如Э郵�知能のありかたについて考え、今後の技術について考えることができる。
授業計画授業形態授業時間外学習
【1】ガイダンス、人工知能の（AI）の概要講義（予習60分）人間の知能について調べる。
（復習60分）人工知能についてまとめる。
【2】脳科学(1)脳の不思議講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）脳の構造についてまとめる。
【3】脳科学(2)BMI(Brain Machine Interface)について講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）BMIについてまとめる。
【4】機械学習(1)（応用と発展［需要予測、異常検知、商品推薦など］）講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）機械学習についてまとめる。
【5】機械学習(2)（強化学習）講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）学習法についてまとめる。
【6】深層学習（応用と革新［画像認識、自然言語処理、音声生成など］）講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）深層学習についてまとめる。
【7】ニューラルネットワークの原理講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）ニューラルネットワークについてまとめる。
【8】AIの学習と推論、評価、再学習講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）推論、評価、再学習についてまとめる。
【9】認識技術の活用事例1(パターン認識、特徴抽出、識別)講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）認識技術についてまとめる。
【10】認識技術の活用事例2(数字認識、文字認識)講義と演習（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）数字認識、文字認識についてまとめる。
【11】言語・知識・自然言語処理の活用事例1(形態素解析)講義と演習（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）形態素解析についてまとめる。
【12】言語・知識・自然言語処理の活用事例2(かな漢字変換)講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）かな漢字変換についてまとめる。
【13】AIとロボット（家庭用ロボット、産業用ロボット、サービスロボット）講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）AIとロボットについてまとめる。
【14】AI技術のビジネス活用講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）AI技術のビジネス活用についてまとめる。
【15】総まとめ講義（復習60分）これまでの総復習。
評価方法
平常点(20％)、課題・レポート(40％)、期末試験(40%)を総合して評価する。
なお、課題の解答例やレポートの解説や講評については、Google Classroomで明示する。
教科書
適宜プリントを配布する。
参考図書
授業中に適宜指示する。
備考
予習復習はもちろんのこと、授業時間外での課題作成
【オフィスアワー】：水曜日16:30〜18:00
【科目ナンバー】：9PIP412L
【実務経験】：実務経験なし。