シラバス参照
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シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2025/04/01 現在 |
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開講科目名 ／Course |
◆人工知能概論／Introduction to Artificial Intelligence | ||||||||||||||
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時間割コード ／Course Code |
R1001033_G1 | ||||||||||||||
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開講所属 ／Course Offered by |
共通／ | ||||||||||||||
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ターム・学期 ／Term・Semester |
2025年度／Academic Year 第2クォーター／2Q | ||||||||||||||
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曜限 ／Day, Period |
火／Tue 4 | ||||||||||||||
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開講区分 ／Semester offered |
第2クォーター／2Q | ||||||||||||||
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単位数 ／Credits |
1.0 | ||||||||||||||
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学年 ／Year |
2,3,4 | ||||||||||||||
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主担当教員 ／Main Instructor |
松田 憲幸 | ||||||||||||||
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授業形態 ／Lecture Form |
講義・演習 | ||||||||||||||
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教室 ／Classroom |
東１号館Ｅ１-３０１／E1-301 | ||||||||||||||
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開講形態 ／Course Format |
遠隔授業（授業回数全体の半分以上） | ||||||||||||||
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ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 西村 竜一 | システム工学部（教員） |
| 松田 憲幸 | システム工学部（教員） |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
人工知能が抱える記号接地問題に焦点をあて，人工知能，情報工学，哲学，心理学，文化人類学を並べて，よく熟考し，他者の考え方との違いを明文化することにより，人と機械の知性の理解を深化させることをねらう． |
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到達目標 ／Course Objectives |
人の知能を実現するシステム設計の困難性を踏まえて，解決を目指す対象問題の特性を論拠に人工知能の発展性と困難性を説明できる． |
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成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
授業でmoodleを通して課す課題について，次の項目で評価し，均一に得点化する． （１）主張・意見の分かりやすさ（明瞭ー不明瞭） （２）主張を支える根拠の妥当性（高いー低い） （３）例示の妥当性（高いー低い） |
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教科書 ／Textbook |
記載事項なし． |
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参考書・参考文献 ／Reference Book |
授業の中で紹介します． |
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履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
記載事項なし． |
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履修する上で必要な事項 ／Prerequisite |
レポートは期日までにmoodleへ提出です．詳細は授業で説明します．また，グループ演習についても授業の中で説明します． |
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履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
データサイエンスへの誘いA/B データサイエンス入門A/B 人工知能の初歩 |
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授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours |
指定された動画を視聴し予習すること． 授業時間外学習として毎回予習2 時間・復習2 時間を確保してください。 |
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その他連絡事項 ／Other messages |
記載事項なし． |
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授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes |
グループ演習に際し，まず，自分の意見を整理して，自ら積極的に発言しましょう．他のメンバーとの考え方の相違を洗い出し，理由を話し合いましょう． 「アクティブ・ラーニング」実施要項 ⑩ |
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オフィスアワー ／Office Hours |
水曜日3限@A615室，A606室，S408室です．松田(matsuda@wakayama-u.ac.jp)へ事前に連絡もらえると，よりスムーズです． |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
C61031J1111032i2 |
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実務経験 ／Practical Experience |
無 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考（担当） ／Notes |
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| 1 | 第一講 | 問題の特殊性と知識の普遍性（松田） | AIと社会 フレーム問題 記号接地問題 倫理問題 |
遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 2 | 第二講 | 音声対話の定式化と発展性（西村） | 音声認識の定式化 音響モデルと言語モデル |
遠隔授業（オンデマンド） PC使用 |
| 3 | 第三講 | 認知と作業記憶（松田） | 外的世界と内的世界 作業記憶と長期記憶 事実と規則の統合 |
遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 4 | 第四講 | 推論する機械（松田） | 天秤問題の発達段階 河川の生物指標と知識の記述 |
遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 5 | 第五講 | 知識の記述の困難性（松田） | 対象の記述と共通認識 文脈への埋没と逸脱 |
遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 6 | 第六講 | 共通認識と記述の困難性（松田） | 文化と類 醜いアヒルの子の定理 Googleの猫と記号接地問題 |
遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 7 | 第七講 | 知識を記述するオントロジー（松田） | 具体物と概念の区別 認知に影響を及ぼす本質属性 |
遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 8 | 第八講 | 人の知識とオントロジー（松田） | 概念の峻別による知識の記述 自分で設定した問題における発展性 |
遠隔授業（同時双方向） PC使用 |