徳島文理大学

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徳島文理大学短期大学部

【科目名】    工業数学Ｂ (Engineering Mathematics B)

科目番号11225担当教員名河合　浩行単位2単位
科目群専門必修・選択選択開講期前期 対象年次2年
授業概要
AIの歴史を踏まえて現状の技術レベルと課題を概説する。AIの基盤技術である機械学習および深層学習についてメカニズム詳細を解説する。さらに、AI技術の応用例とAI用専用コンピュータについて最新動向を紹介し、AI技術適用時の留意点・課題についても解説する。
到達目標
�｜亮�(理解)：知能科学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)：生体信号を利用した機械制御技術の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学習処理内容を説明できる。
�せ弭諭θ獣如�AI技術を理解し、応用方法を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, AI技術概論(歴史や応用事例など）講義（予習60分）人間の知能について調べる。
（復習60分）AI技術についてまとめる。
【2】脳の情報処理システムとAIにおける学習・推論処理講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）脳の情報処理システムについてまとめる。
【3】ニューロンとニューラルネットワーク講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）ニューロンについてまとめる。
【4】脳と意識講講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）脳と意識の関連についてまとめる。
【5】機械と意識講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）機械と意識についてまとめる。
【6】記憶メカニズム講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）記憶メカニズムについてまとめる。
【7】AIの歴史講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）人工知能の開発の歴史をまとめ、興味のある事項について調査する。
【8】機械学習（回帰問題と最適化問題、学習と推論）講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）回帰問題と最適化問題、学習と推論についてまとめる。
【9】機械学習（教師あり学習と教師なし学習、強化学習）講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）機械学習の仕組みと意味まとめる。
【10】ニューラルネットワークの原理、ニューラルネットワークの種類（DNN、CNN、RNN、GANなど）講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）各種ニューラルネットワークの適用例をまとめる。
【11】深層学習の課題と対応策（過学習、汎化、スパースモデリング）講義と発表（予習60分）深層学習の応用例について調べる。
（復習60分）深層学習のメカニズムと課題を整理しまとめる。
【12】サポートベクタマシンとボルツマンマシン機械学習講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）サポートベクタマシン、ボルツマンマシン機械御学習の応用例についてまとめる。
【13】AIの活用事例（画像認識応用、自然言語処理応用、ロボット制御応用など）講義と発表（予習60分）AIの活用事例について調べる。
（復習60分）AIの活用事例についてまとめる。
【14】AI構築と運用における技術課題（フレーム問題、シンボルグラウンディング問題、GPUなど）とAI倫理講義と発表（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）AIの技術課題についてまとめる。
【15】まとめ講義（予習60分）配付資料を熟読する。
（復習60分）AIの研究動向をまとめる。
評価方法
平常点(30%)、演習課題(30%)、期末試験(レポート)(40%)を総合して判断する。
フィードバックはGoogle Classroomなどで行う。
教科書
適宜資料を配付する。
参考図書
｢ゼロから作るDeep Learning｣、オライリー・ジャパン、3400円(税別)
「人工知能概論」、講談社、2600円（税別）
「教養としてのAI講義」、日経BP、2600円（税別）
「人工知能プログラミングのための数学が分かる本」、株式会社KADOKAWA、2500円（税別）
「ニューラルネットワークとディープラーニング」 Charu C. Aggarwal 3600円（税別）
備考
オフィスアワー：火・3時間目(13:30〜14:30)　10号館7F 3704室
【科目ナンバー】EDDS202L
【実務経験】昭和61年〜平成27年　三菱電機(株）LSI研究所他にてVLSI, SoC(System On a Chip)及びコンピュータアーキテクチャの研究開発に従事