理工学部Faculty of Science and Engineering
HUI200XG（人間情報学 / Human informatics 200）社会と知能Society and Intelligence
三浦 孝夫MIURA TAKAO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | H9033 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 水4/Wed.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 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＜理工学部＞Category |
創生科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
In this class we introduce various aspects of knowledge-based society putting stress on what intelligence means, how different intelligence from knowledge and how we describe intelligence. Our main methods are probability theory and stochastic theory. Using random sampling techniques, we can examine (and simulate) models of intelligence. Also we introduce basic relationship between information technoogy and the engineers.
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
この科目では，知能が何を意味するか、知識と知能はどう違うか、知識の表現とは何かを論じる。さらに、進化した知識社会の視点に立って，コンピュータや通信の技術とその産業がもつ意味と価値を考える。それらを通して情報処理と知能の関係を捉え直し、技術者・研究者の社会的視野を形成するベースを作ることが目標である．
到達目標Goal
情報技術と社会の関係について十分な問題意識を持ち，知識・知能に関する基礎的な認識を習得するとともに，今後社会との関連において生じうるさまざまな具体的な問題に対応し，それに応じた知識を効果的に獲得するとともに自らの考え方を形成することができるような素養を作る．主として扱うコアユニットは以下のものである。
コンピュータの歴史(SP1)
社会におけるコンピュータ(SP2)
専門家としての倫理的責任(SP4)
知的財産権(SP6)
プライバシーと市民的自由(SP7)
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」と「DP2」と「DP4」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. ）
基本的に講義形式とする．スライドを使用し，教材支援システムを介して資料配布やレポート講評などを返却する．
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.)
なし / No
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
※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。
1：社会と知能
知識・知能と人工知能
人の知能と機械の知能とを対照させ，知能とは何かを論じる
2：情報と知能
情報が想定している「知能」の表現・枠組みを述べる
3：ベイズ推論(1)
確率と知識、事前知識と事後知識
4：ベイズ推論(2)
知識の表現と確率モデル
5：ベイズ推論(3)
知識の最尤推定と共役性
6：知識の近似(1)
確率とモンテカルロ法
7：知識の近似(2)
モンテカルロ計算と乱数生成
8：知識の近似(3)
乱数生成法
9：マルコフ過程モンテカルロ法(1)
条件確率のモンテカルロ計算
10：マルコフ過程モンテカルロ法(2)
MCMCアルゴリズムのいろいろ
11：知識と社会倫理
日常生活における情報倫理，必要な教育啓蒙活動，倫理意識と想像力の関係，情報倫理の倫理としての特殊性
12：特許と著作権
重要な知的財産権である著作権・特許権について学ぶ
13：コンピュータ犯罪とプライバシ
インターネットビジネス，オープンソース，ハッカー文化
情報セキュリティ上のリスクと対策，コンピュータ犯罪，ウイルス，ワーム
14：要約と展開
知識基盤社会・持続可能社会への情報技術の貢献
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.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】情報表現、確率表現およびそれらの関連を学ぶ. 特に、確率論、統計論、人工知能論など横断型の視点を学習します。ここではテキスト・演習問題の予習・復習、授業内で示される課題（レポート、演習問題）対応などが必要です。
テキスト（教科書）Textbooks
なし
参考書References
ベイズ推論の知識を理解しておけばこの授業は容易です。
馬鹿にしたような入門書か、難解な専門書しか見当たらないのですが、以下のものがおすすめです： 仕組みがわかるベイズ統計と機械学習、手塚太郎、朝倉書店
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業中に何度もテストを行い結果を返却し講評します。期末レポート、出席と合わせて考察します．それぞれ、４０％、３０％、３０％程度の評価配分を行います。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
ベイズ確率論を用いた知識・知能のモデル化を行います。まったく手探りの内容です。できるだけ、理系だけではない視点を取り込もうとしますが、基本は確率論を理解しておく必要があります。