文学部Faculty of Letters
PSY200BG(心理学 / Psychology 200)人工知能人工知能
市瀬 龍太郎Ryutaro ICHISE
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 文学部Faculty of Letters |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | A3674 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 火4/Tue.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | 2 |
備考(履修条件等)Notes | |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
カテゴリーCategory | |
他学科公開科目 | |
クラスGroup | |
昼夜表記Day or Night |
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すべて閉じるHide All
Outline (in English)
This course introduces the foundations of artificial intelligence to students taking this course.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
人工知能とは知能の仕組みを機械で実現する学問です.この授業では,人間の知能を機械で実現する方法を通して,人間の知能を考えていきます.
到達目標Goal
人工知能を通して,人間や機械の知能の仕組み,考え方についての説明ができるようになることを目標とします.
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
人工知能の仕組みを紹介することによって,人間の知能と機械の知能(人工知能)の共通点,相違点についての理解を深め,知能について考えていきます.授業は,主に講義形式で行います.また,適宜,ビデオなどの視聴覚教材も使用します.授業の最後に小テストを行い,次の授業時に,その回答からいくつか取り上げ,全体にフィードバックを行います.
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
春学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回:人工知能とは?
人工知能の概要
第2回:人工知能の研究分野
人工知能研究全体像の概観
第3回:知的エージェント
人間の知能がいかにして機械で実現可能かを議論
第4回:認知アーキテクチャ
知的動作を実現するための内部構造を解説
第5回:問題解決・探索
問題解決を行う方法を解説
第6回:ゲーム
知能の一つとしてゲームを取り上げ,機械の知能の実現方法を解説
第7回:中間まとめ
人工知能の授業についての中間まとめ
第8回:推論
論理を使った思考方法について解説
第9回:知識の表現
知識の表現方法について解説
第10回:機械学習
機械が学習する手法について解説
第11回:データマイニング
データからの知識発見手法について解説
第12回:自然言語処理
言語をどのように機械が理解するかについて解説
第13回:人工知能と社会
人工知能技術の応用と社会的影響について解説
第14回:まとめ
人工知能の授業についてのまとめ
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
毎回,授業の内容に応じて,文献調査.復習のためのレポート作成などの課題を行う.本授業の学習・復習時間は、各2.5時間を標準とします。
テキスト(教科書)Textbooks
人工知能 改訂2版,本位田監修,松本,宮原,永井,市瀬著,オーム社,2016
その他,授業の内容に則して,適宜,参考文献を紹介します.
参考書References
エージェントアプローチ人工知能,第2版,Russellら著,古川監訳,共立出版,(2008)
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業中の小テスト(30%),レポート課題(30%),期末試験またはレポート(40%)の合計により評価.
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
授業内容・配布資料の改善,および,授業における復習の強化.
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
学習支援システムを閲覧できる環境,および,学習支援システムに投稿できる文書の作成環境