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年度	2024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	江口　浩二,古居　彬,YU YI
担当教員名 (フリガナ)	エグチ　コウジ,フルイ　アキラ,ユ　イ
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、パターン認識、ロボット制御
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 （学部生対象科目のみ）	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。
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
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、パターン認識、ロボット制御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 パターン認識 第6回 ニューラルネットワーク 第7回 深層学習とAIシステム 第8回 AIとロボット 小テストを実施する。
教科書・参考書等	適宜資料を配付する。
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	各回でオンデマンドによる講義を実施します。講義資料を配布しますので、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	4タームの期間に実施します。各回の授業資料（講義資料，動画，小テスト）を基本的に毎週 Moodle にアップロードします。質問等についてはTeamsによるオンライン会議で対応します。授業資料の掲載日程については、もみじ掲示板で別途連絡します。
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。