年度 |
2024年度 |
開講部局 |
教養教育 |
講義コード |
52005001 |
科目区分 |
情報・データサイエンス科目 |
授業科目名 |
知能とコンピュータ[旧パッケージ] |
授業科目名 (フリガナ) |
チノウトコンピュータ |
英文授業科目名 |
Intelligence and Computer |
担当教員名 |
YU YI |
担当教員名 (フリガナ) |
ユ イ |
開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 後期 4ターム |
曜日・時限・講義室 |
(4T) 集中:オンライン |
授業の方法 |
講義 |
授業の方法 【詳細情報】 |
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授業の方法は「オンデマンド型を主とし,必要に応じて Teamsによる双方向型も用いる」です.現在の計画では,第一回目 からオンデマンド型で行う予定です. 講義中心で,パワーポイントを資料元として用いて,Moodleによる課題 あるいはテストを行ってもらいます. |
単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
学習の段階 |
1
:
入門レベル
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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 |
文科系,理科系を問わず,初めて情報科学を学ぶ人を想定しています. |
授業のキーワード |
コンピュータと人間、チャット生成AI、動画生成AI、人工知能、学習 |
教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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教養教育での この授業の位置づけ | コンピュータと人間の知能を対比させて考察することにより、知とは何かを考え、学習、認知、思想など知に結びつく他分野について考える糸口を与える。現在、さまざまな分野でAIが導入され始めている。AIを使った仕組みや特徴をわかりやすく解説する。 【※この授業は,2021年度以降入学生が履修し,単位を修得した場合は「情報・データサイエンス科目」,2018年度以降2020年度以前入学生の場合は「領域科目」,2017年度以前入学生の場合は「パッケージ別科目」となります。】 |
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学習の成果 | 人工知能の特性について知り、人間の知能に関して自分の意見を持てるようになる |
授業の目標・概要等 |
人間と同等の知能をコンピュータで実現するということがコンピュータ開発初期からの目標であった。その実現には長い道のりが必要だと思われたが、最近では、深層学習、OpenAIのチャット生成AIや動画生成AIなど、かなり人間に近い文脈理解力を持つ技術が続々できるようになっている。このような人工知能の構成と特性を考察することにより、人間の知識、創造性、思考力のコンピュータによる実現に対する各自の解答作成を試みる。 |
授業計画 |
第1回ガイダンス 第2回コンピュータと人間の知能・創造性 第3回人工知能の歴史と発展 第4回コンピュータによる知能と学習(1) 第5回コンピュータによる知能と学習(2) 第6回人工知能とチューリングテスト 第7回AIと機械学習 第8回ニューラルネットワックと深層学習 第9回AIとコンピュータビジョン 第10回AIとロボティクス 第11回AIと自然言語処理 第12回AIとコンピュータ音楽 第13回AIと音声認識 第14回大規模言語モデル 第15回まとめ
授業における,Moodleによる課題・テストの提出と期末レポートを実施 |
教科書・参考書等 |
教科書は使用しない. |
授業で使用する メディア・機器等 |
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【詳細情報】 |
オンデマンド形式のビデオ教材を利用して行う. |
授業で取り入れる 学習手法 |
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予習・復習への アドバイス |
予習は不要ですが、授業中の内容で分からない事項や興味を持った事項は自分でも調べてみて下さい。もちろん、質問も積極的にして下さい。 |
履修上の注意 受講条件等 |
高校時代は文系コースだったという学生が特別な予習なしで履修しても十分理解できるような内容になっています.講義内で疑問点やさらに知りたいことが出たら必ず自分で調べるようにしてください. |
成績評価の基準等 |
毎回の課題,小テストによる評価40% 期末テストまたはレポートによる評価60%の予定 |
実務経験 |
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実務経験の概要と それに基づく授業内容 |
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メッセージ |
初心者や文科系の学生でも理解に困らないように授業を行う計画です。 |
その他 |
【※この授業は,2021年度以降入学生が履修し,単位を修得した場合は「情報・データサイエンス科目」,2018年度以降2020年度以前入学生の場合は「領域科目」,2017年度以前入学生の場合は「パッケージ別科目」となります。】 |
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。 |