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年度 2022年度 開講部局 AI・データイノベーション教育研究センター
講義コード 8J030001 科目区分 専門教育科目
授業科目名 AI基礎
授業科目名
(フリガナ)
エーアイキソ
英文授業科目名 Basics of AI
担当教員名 栗田 多喜夫,江口 浩二,古居 彬
担当教員名
(フリガナ)
クリタ タキオ,エグチ コウジ,フルイ アキラ
開講キャンパス 東広島 開設期 2年次生   後期   集中
曜日・時限・講義室 (集) 集中:オンライン
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心 
単位 1.0 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 2 : 初級レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 02 : 情報科学
対象学生 全学部2年次生以上
授業のキーワード 機械学習、深層学習、自然言語処理、ロボット制御、パターン認識 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
 
到達度評価
の評価項目
 
授業の目標・概要等 機械学習(教師あり学習、教師なし学習)、深層学習、強化学習の基本的な概念を理解し、自然言語処理、ロボット制御、パターン認識への応用について学ぶ。 
授業計画 第1回 導入:AIの歴史と応用・社会との関わり
第2回 機械学習の基礎
第3回 機械学習の応用
第4回 自然言語処理
第5回 AIとロボット
第6回 パターン認識
第7回 ニューラルネットワーク
第8回 深層学習とAIシステム 
教科書・参考書等 適宜資料を配付します。 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】 「オンライン学習支援システム」を利用 
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
事前に講義資料を配布する予定ですので、予習・復習に活用することをお勧めします。 
履修上の注意
受講条件等
AI・データサイエンス応用基礎特定プログラムの必修科目です。AIに関する基礎的な知識・技能を身に付けるものです。 
成績評価の基準等 各回の授業で実施する小テストの結果を,100点満点に換算して評価します。 
実務経験  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
 
メッセージ  
その他 動画などの授業資料の掲載日程については、掲示等で別途連絡します。 
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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