シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 科目一覧へ戻る | 2026/04/06 現在 |
|
開講科目名 ／Course |
◆人工知能の初歩／Invitation to Artificial Intelligence | ||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
時間割コード ／Course Code |
R1001032_G1 | ||||||||||||||||||||
|
開講所属 ／Course Offered by |
共通／ | ||||||||||||||||||||
|
ターム・学期 ／Term・Semester |
2026年度／Academic Year 第1クォーター／1Q | ||||||||||||||||||||
|
曜限 ／Day, Period |
火／Tue 4 | ||||||||||||||||||||
|
開講区分 ／Semester offered |
第1クォーター／1Q | ||||||||||||||||||||
|
単位数 ／Credits |
1.0 | ||||||||||||||||||||
|
学年 ／Year |
2,3,4 | ||||||||||||||||||||
|
主担当教員 ／Main Instructor |
松田 憲幸 | ||||||||||||||||||||
|
授業形態 ／Lecture Form |
講義・演習 | ||||||||||||||||||||
|
教室 ／Classroom |
東１号館Ｅ１-３０１／E1-301 | ||||||||||||||||||||
|
開講形態 ／Course Format |
遠隔授業（授業回数全体の半分以上） | ||||||||||||||||||||
|
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
|
|
教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
|---|---|
| 松田 憲幸 | 社会インフォマティクス学環（教員） |
|
授業の概要・ねらい ／Course Aims |
人の認知を模倣し数値計算や記号を処理する機械に始まり，今日に続く人工知能の研究を俯瞰し，問題を抱える対象者とAIが埋没する問題空間の定式化により実現される人工知能が，必然的に抱える困難性にアプローチする． | ||||
|---|---|---|---|---|---|
|
到達目標 ／Course Objectives |
数値や記号を処理する計算原理，および，人の認知モデルを検証するプロダクションシステムについて問題空間の定式化を説明でき，記号接地問題を踏まえAI活用の長所・短所を論じることができる． | ||||
|
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
授業で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） |
||||
|
教科書 ／Textbook |
記載事項なし | ||||
|
参考書・参考文献 ／Reference Book |
記載事項なし | ||||
|
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
授業時間内および時間外に，グループで一緒に考える学習が必要です． | ||||
|
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
人工知能概論 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 |
||||
|
授業時間外学修（予習・復習等）の内容 ／students learning outside of the class, preparation and review are included |
授業時間の約2倍の授業時間外学修を行ってください。 | ||||
|
その他連絡事項 ／Other messages |
記載事項なし | ||||
|
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，自分の意見を十分に整理し，積極的に発言する。 ・他の学生の主張との相違点を洗い出し，理由を話し合う。 「アクティブ・ラーニング」実施要項 ⑩ |
||||
|
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． | ||||
|
科目ナンバリング ／Course Numbering |
C61031J1111012B2 | ||||
|
実務経験のある教員等による授業科目 ／Practical Experience |
|
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け ／Subjects and position in the whole course |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考（担当） ／Notes |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 第一講 | 人の思考 暗黙に知る |
知能の氷山モデル 人と機械の知的な振る舞い AI活用の倫理 |
遠隔授業（同時双方向） PC 使用 |
| 2 | 第二講 | 問題空間の定式化 計算機の構成 |
生成AIの条件 | 遠隔授業（同時双方向） PC 使用 |
| 3 | 第三講 | 人の思考と模倣 作業記憶と長期記憶 |
チューリングマシン 状態遷移と計算用紙 |
遠隔授業（同時双方向） PC 使用 |
| 4 | 第四講 | 問題空間の定式化 |
規則と状態 数値計算と記号処理 |
遠隔授業（同時双方向） PC 使用 |
| 5 | 第五講 | 認知と記憶 普遍性と特殊性 |
規則と事実 統合 |
遠隔授業（同時双方向） PC 使用 |
| 6 | 第六講 | 定式化の特性 |
規則の独立性 記述の多様性 |
遠隔授業（同時双方向） PC 使用 |
| 7 | 第七講 | 人と機械の知性 | 身体性 共通認識 |
遠隔授業（同時双方向） PC 使用 |
| 8 | 第八講 | 定式化と記号接地問題 | AI利活用の長所と短所 | 遠隔授業（同時双方向） PC 使用 |