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 | 2026/04/06 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 |
2026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 | 社会インフォマティクス学環（教員） |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
人工知能を心理学や文化人類学，情報工学，哲学と対比することで，人工知能が抱えるフレーム問題にアプローチする． | ||||
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到達目標 ／Course Objectives |
人の思考を表すプロダクションシステムにおける知識や対象の記述，および，人が暗黙に獲得する知能を表す氷山モデル，文化と対象記述の関係を踏まえ，人工知能が抱えるフレーム問題を元にAI活用の長所・短所を論じることができる． | ||||
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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（予習・復習等）の内容 ／students learning outside of the class, preparation and review are included |
指定された動画を視聴し予習すること． 授業時間の約2倍の授業時間外学修を行ってください。 |
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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 |
C61031J1111012B2 | ||||
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実務経験のある教員等による授業科目 ／Practical Experience |
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| 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 |
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| 1 | 第一講（松田） | 人と機械による知的な振る舞い | AI利活用の長所・短所 | 遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 2 | 第二講（西村） | 音声対話の定式化と発展性 | 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（松田） | 認知と作業記憶 | 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 |
| 4 | 第四講（松田） | 知能と氷山モデル 共通認識と身体性 |
人と機械の違い | 遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 5 | 第五講（松田） | 文化と記述 対象記述と規約 |
対象の記述と共通認識 文化と分類 |
遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 6 | 第六講（松田） | 眺め方の記述 知識とオントロジー |
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 |
| 7 | 第七講（松田） | フレーム問題 | 定式化とフレーム | 遠隔授業（同時双方向） PC使用 |
| 8 | 第八講（松田） | まとめと振り返り | 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 |