シラバス参照

基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名
／Course

AIで変わる世界　入門編／Introduction to the Transformative World of AI

時間割コード
／Course Code

R1001126_G1

開講所属
／Course Offered by

共通／

ターム・学期
／Term・Semester

2025年度／Academic Year　　第1クォーター／1Q

曜限
／Day, Period

他／Otr

開講区分
／Semester offered

前期／the former term

単位数
／Credits

2.0

学年
／Year

1,2,3,4

主担当教員
／Main Instructor

伊原　彰紀

授業形態
／Lecture Form

講義・演習

教室
／Classroom

岸和田サテライト／岸和田サテライト

開講形態
／Course Format

ディプロマポリシー情報
／Diploma Policy

要件年度／Required Year	要件所属／Course Name	ディプロマポリシー／Diploma Policy	DP値／DP Point
2020/04 ～9999/04	共通	幅広い教養と分野横断的な学力	3
		課題解決力と自己学修能力	4
		協働性とコミュニケーション能力	3

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
西村　竜一	システム工学部（教員）
風間　一洋	システム工学部（教員）
八谷　大岳	システム工学部（教員）
伊原　彰紀	システム工学部（教員）
陳　金輝	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい／Course Aims	近年、AI技術は急速に進化し、ビジネスや日常生活のさまざまな場面で活用されるようになっています。例えば、AIが会話をサポートしたり、画像や動画を解析することで、医療や教育、エンターテインメント分野にも大きな変化が生まれたりしています。その一方で、AIの仕組みや技術の活用方法を理解している人材はまだ限られており、AIを正しく使いこなすための知識・技能が求められています。本講座では、AIがどのように動くのか、その基本的な仕組みと社会への影響について、PCを用いて実践的に学びます。Pythonなどのプログラミング言語を使い、AIが文章を生成する大規模言語モデル、画像を認識する技術、さらには新しいデータを生成する技術などについて、理論と実践を通じてわかりやすく学習します。さらに、AI技術を使う上で重要な倫理や法律にも触れ、技術の正しい活用方法と責任について考えます。最終回では、これまで学んだ知識を基に、グループワークを通して将来どんなAIが実現できるかを考えます。
到達目標／Course Objectives	・AIとは何か、さまざまな分野の知見を活かして説明することができる。・AIに関しての学習内容とその応用について、グループでまとめて発表することができる。・AIの社会への影響と倫理的な問題について課題を挙げ、説明することができる。
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	授業ごとの目標に対する達成度評価を基本とし、各回で提示された課題、授業の関わり方などを含めて評価し、合計100点満点（第１回と第６回をそれぞれ1０点満点，第２回から第５回までをそれぞれ２０点満点）とする．Ｓ：十分達成し，多様なデータに解析手法を応用できる（90点〜100点）Ａ：十分達成している（80点〜89点）Ｂ：達成している（70点〜79点）Ｃ：おおむね達成している（60点〜69点）不可：達成していない（60点未満）
教科書／Textbook	講義中に資料を配布します。
参考書・参考文献／Reference Book	次の資料は授業では使いませんが、参考となるため適宜参照してください。・自然言語処理の基本と技術　（ISBN：9784798128528　翔泳社　2016年　本体2,400円＋税）　・実践自然言語処理　（ISBN：978-4-87311-972-4　オライリージャパン　2022年　4,400円）・word2vecによる自然言語処理（ISBN：978-4-87311-683-9　オライリージャパン　2014年　1,540円）・BERTによる自然言語処理入門 (ISBN：978-4-274-22726-4　オーム社　2021年　本体2,700円＋税）・大規模言語モデル入門　(ISBN：‎978-4297136338　技術評論社　2023年　3,520円) ・機械学習エンジニアのためのTransformers (ISBN：978-4-87311-995-3 オライリージャパン 2022年 4,400円）
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	・PCを用いて実践的に学習する講座です。タブレットではないPCを持参してください。・一部の講義が、府立岸和田高校（岸和田市岸城町10−1）で実施されることがあります。また、講義の順番が入れ替わることがあります。Moodleや授業内での案内に、十分注意してください。・2回目以降は、PC環境の設定が済んでいるものとして授業が進みます。できるだけ欠席のないようにしてください。
履修する上で必要な事項／Prerequisite	プログラミングを行う環境としてGoogle Collaboratoryを使用するため、Googleアカウントが必要です。既存のアカウントを使用する方はPCでログインができる準備をお願いします。アカウントをお持ちでない方や新規作成を希望する方には、授業前にTAがサポート予定です。詳細は後日案内します。
履修を推奨する関連科目／Related Courses	特になし。
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	授業計画に沿った予習・復習、および、課題作成に関する調査・考察に計30時間の授業時間外学習を行うことが期待されます。
その他連絡事項／Other messages	特になし。
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	本講義では、講義、演習課題、グループワークで議論した結果について発表をおこないます。【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ①、③、④、⑤、⑧、⑨、⑩】各丸付き番号は、和歌山大学が定めるアクティブラーニングの内容に準じます。
オフィスアワー／Office Hours	他学生との重複、出張等で不在の場合があるため、質問等はメールで受け付けます。各回の授業内容に関する問い合わせは、各回の担当教員に連絡してください。伊原：ihara＠wakayama-u.ac.jp 八谷：hhachiya@wakayama-u.ac.jp 風間：kazama@wakayama-u.ac.jp 陳：ckinki@wakayama-u.ac.jp 西村：nisimura@wakayama-u.ac.jp
科目ナンバリング／Course Numbering	C61031J1011031h1
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
1	第1回（6/21）13時〜17時	イントロダクション：AIとは何か	AIの基本概念を紹介し、実際にプログラミング言語を使いながらAIの仕組みを学びます。 AIがどのように動作するかを理解するための基礎を固め、簡単なプログラムでAIの動きを体験します。	和歌山大学システム工学部伊原彰紀准教授
2	第2回（7/5）13時〜17時	AIと画像（理論と演習）	近年活躍しているAIは、大規模なデータと、線形代数、確率統計、微積分、最適化などの数学を駆使したアルゴリズムにより実現されています。この回では、予測や分類を行う簡単なAIを数学的に構築し、物件価格予測や手書き数字画像分類への応用演習を通じて、AIの振る舞いを計算結果として説明できるように理解を深めます。	和歌山大学システム工学部八谷大岳准教授
3	第3回（7/12）13時〜17時	AIの言葉の力：大規模言語モデルとプロンプトの世界	コンピュータが人間の言葉を理解・処理・生成する技術である自然言語処理（NLP）に関して，特に大規模言語モデル（LLM）に注目して、歴史や仕組み，制約，問題について学び，実際にプロンプトを使ってNLPタスクの実行を体験します。	和歌山大学システム工学部風間一洋教授
4	第4回（7/19）13時〜17時	AIと画像生成（実践）	生成AIに関わる基礎知識、ディープラーニングモデル、処理方式を学びます。さらに、演習ではそれらの実世界における様々な応用に関する画像生成AIモデルを体験します。	和歌山大学システム工学部陳金輝准教授
5	第5回（7/26）13時〜17時	AIと音声	本格的な普及が始まった音声対話型AIを構成する基盤技術である音声認識や音声合成などについて説明します。また、私たちの日常にあふれている「音」を活用したAI技術の応用を考察します。	和歌山大学教育機構データ・インテリジェンス教育研究部門　西村竜一講師
6	第6回（8/9）13時〜17時	AIについて発表してみよう	第1回から第5回で学んだ内容を応用し、AI技術がどのように社会を変えるかを考える力を養います。参加者はグループワークを通して、将来実現可能なAIについて議論し、アイデアをまとめて発表します。	和歌山大学システム工学部伊原彰紀准教授

授業の概要・ねらい／Course Aims	近年、AI技術は急速に進化し、ビジネスや日常生活のさまざまな場面で活用されるようになっています。例えば、AIが会話をサポートしたり、画像や動画を解析することで、医療や教育、エンターテインメント分野にも大きな変化が生まれたりしています。その一方で、AIの仕組みや技術の活用方法を理解している人材はまだ限られており、AIを正しく使いこなすための知識・技能が求められています。本講座では、AIがどのように動くのか、その基本的な仕組みと社会への影響について、PCを用いて実践的に学びます。Pythonなどのプログラミング言語を使い、AIが文章を生成する大規模言語モデル、画像を認識する技術、さらには新しいデータを生成する技術などについて、理論と実践を通じてわかりやすく学習します。さらに、AI技術を使う上で重要な倫理や法律にも触れ、技術の正しい活用方法と責任について考えます。最終回では、これまで学んだ知識を基に、グループワークを通して将来どんなAIが実現できるかを考えます。
到達目標／Course Objectives	・AIとは何か、さまざまな分野の知見を活かして説明することができる。・AIに関しての学習内容とその応用について、グループでまとめて発表することができる。・AIの社会への影響と倫理的な問題について課題を挙げ、説明することができる。
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	授業ごとの目標に対する達成度評価を基本とし、各回で提示された課題、授業の関わり方などを含めて評価し、合計100点満点（第１回と第６回をそれぞれ1０点満点，第２回から第５回までをそれぞれ２０点満点）とする．Ｓ：十分達成し，多様なデータに解析手法を応用できる（90点〜100点）Ａ：十分達成している（80点〜89点）Ｂ：達成している（70点〜79点）Ｃ：おおむね達成している（60点〜69点）不可：達成していない（60点未満）
教科書／Textbook	講義中に資料を配布します。
参考書・参考文献／Reference Book	次の資料は授業では使いませんが、参考となるため適宜参照してください。・自然言語処理の基本と技術　（ISBN：9784798128528　翔泳社　2016年　本体2,400円＋税）　・実践自然言語処理　（ISBN：978-4-87311-972-4　オライリージャパン　2022年　4,400円）・word2vecによる自然言語処理（ISBN：978-4-87311-683-9　オライリージャパン　2014年　1,540円）・BERTによる自然言語処理入門 (ISBN：978-4-274-22726-4　オーム社　2021年　本体2,700円＋税）・大規模言語モデル入門　(ISBN：‎978-4297136338　技術評論社　2023年　3,520円) ・機械学習エンジニアのためのTransformers (ISBN：978-4-87311-995-3 オライリージャパン 2022年 4,400円）
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	・PCを用いて実践的に学習する講座です。タブレットではないPCを持参してください。・一部の講義が、府立岸和田高校（岸和田市岸城町10−1）で実施されることがあります。また、講義の順番が入れ替わることがあります。Moodleや授業内での案内に、十分注意してください。・2回目以降は、PC環境の設定が済んでいるものとして授業が進みます。できるだけ欠席のないようにしてください。
履修する上で必要な事項／Prerequisite	プログラミングを行う環境としてGoogle Collaboratoryを使用するため、Googleアカウントが必要です。既存のアカウントを使用する方はPCでログインができる準備をお願いします。アカウントをお持ちでない方や新規作成を希望する方には、授業前にTAがサポート予定です。詳細は後日案内します。
履修を推奨する関連科目／Related Courses	特になし。
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	授業計画に沿った予習・復習、および、課題作成に関する調査・考察に計30時間の授業時間外学習を行うことが期待されます。
その他連絡事項／Other messages	特になし。
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	本講義では、講義、演習課題、グループワークで議論した結果について発表をおこないます。【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ①、③、④、⑤、⑧、⑨、⑩】各丸付き番号は、和歌山大学が定めるアクティブラーニングの内容に準じます。
オフィスアワー／Office Hours	他学生との重複、出張等で不在の場合があるため、質問等はメールで受け付けます。各回の授業内容に関する問い合わせは、各回の担当教員に連絡してください。伊原：ihara＠wakayama-u.ac.jp 八谷：hhachiya@wakayama-u.ac.jp 風間：kazama@wakayama-u.ac.jp 陳：ckinki@wakayama-u.ac.jp 西村：nisimura@wakayama-u.ac.jp
科目ナンバリング／Course Numbering	C61031J1011031h1
実務経験／Practical Experience	無

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information