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入門／Introduction to Artificial Intelligence
時間割コード ／Course Code	E2F00009_E1
開講所属 ／Course Offered by	経済学研究科／Graduate School of Economics
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第4クォーター／4Q
曜限 ／Day, Period	木／Thu　5
開講区分 ／Semester offered	第4クォーター／4Q
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	1,2
主担当教員 ／Main Instructor	吉野　孝
科目区分 ／Course Group	_
授業形態 ／Lecture Form	講義・演習
教室 ／Classroom	西２号館Ｅ２０１／E201
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	要件所属 ／Course Name ディプロマポリシー ／Diploma Policy DP値 ／DP Point 経済学研究科 高度な専門性と研究力 5 経済学研究科 協働性と倫理性 3 経済学研究科 地域への関心とグローバル視点 1 経済学研究科 研究科が掲げる到達目標 1

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）
三浦　浩一	システム工学部（教員）
吉野　孝	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	本講義では，AIの基本的な内容について講義および演習を通じて学ぶ．まず，AIの歴史や発展，AIの基本的な内容について学ぶ．次に，実社会にいろいろと応用されているAIの内容として，自然言語処理技術，音声情報処理技術，画像処理技術について，講義および演習を通じて，それぞれ入門的な内容を学ぶ．日常生活において，さまざまなAIが使われていることを理解する．
到達目標 ／Course Objectives	1．日常生活において使われているAIについて説明ができる． 2．AIの技術的な内容について，説明ができる． 3．自然言語処理技術に関して，説明ができる． 4．音声情報処理技術に関して，説明ができる． 5．画像処理技術に関して，説明ができる．
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	レポート・課題（100％）．講義や演習内容お理解を確認するための課題の提出を必須とする．課題の未提出がある場合には単位は認定しない．また、課題の提出がされていても、講義動画の視聴が十分に行われていない場合には，未受講と判断し，不合格と判定する．
教科書 ／Textbook	特になし．授業の中で，資料を配布する．
参考書・参考文献 ／Reference Book	ここで示す参考書・参考文献は、自習用の参考として紹介するものです。授業の中で利用することはありません。 ・多田智史：あたらしい人工知能の教科書，翔泳社，ISBN: 4798145602, ¥2,860 ・狩野祐東：確かな力が身につくJavaScript「超」入門, SBクリエイティブ, ISBN: 4815601577, ¥2,728
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	授業内では，PCを利用するため，各自のPCを用いること．なお，本授業の中では，PCのサポートは行わない．メール，Webブラウザ，エディタ等のプログラミングに必要な基本的な操作方法は，各自が事前に習得していることを前提とする．
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	この授業は，遠隔授業（オンデマンド型）で実施する．オンデマンド型の講義では，動画教材の視聴状況もサーバの記録を用いて確認する．視聴していない場合には，課題が提出されていても．未受講と判断する。 課題は，Moodleを通じて提出すること． 授業計画にそって，準備学習と復習を行うこと．さらに，授業内容に関連する課題に関する調査・考察を含めて，毎回の授業ごとに自主的学習を求める．
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	実践的データマイニング1 実践的データマイニング2 Pythonを用いたデータマイニング入門１
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	授業計画にそって，準備学習と復習を行うこと．さらに，授業内容に関連する課題に関する調査・考察を含めて，毎回の授業ごとに自主的学習を求める．
その他連絡事項 ／Other messages	動画を含む教材は，該当回の週にMoodleを通じて配信する．指定された〆切までに動画教材を視聴し，課題を提出すること． 授業内容の質問等は，Moodleのフォーラムを活用すること．また，週1回，Teamsを用いた同時双方向型のオンラインサポート室を開設する．オンラインサポート室は自由参加とするが，積極的に参加して，疑問を解消することを期待している．オンラインサポート室の日程等については授業内で案内する
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	本授業の課題の中には，簡単なプログラミングを必要とするものがある．授業内でも解説をするが，ウェブ等の関連資料を用いた自主的なプログラミングの学習を必要とする． 【⑥学生自らが実施する調査やトレーニングを必要とする学習】
オフィスアワー ／Office Hours	本授業に関する質問や相談等は，Moodleのフォーラム（掲示板）やTeamsオンラインサポート室を用いて受け付ける． メールでの質問は，それぞれの担当教員まで問い合わせること． オフィスアワー：授業開講時木曜日16時30分〜18時 メール： yoshino@wakayama-u.ac.jp（吉野孝），北一号館A809 nisimura@wakayama-u.ac.jp（西村竜一），北１号館A716 miurah@wakayama-u.ac.jp（三浦浩一），北一号館A616 ※できる限り，事前にメールで連絡をください．
科目ナンバリング ／Course Numbering	E61034J11119E595，E61034J11119I595，E61034J11119B595

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	1	AIとは（吉野）	・歴史 ・ルールベースと知識ベース ・機械学習 ・深層学習 ・画像・音声，テキストの認識	遠隔授業（オンデマンド型）・PC利用
2	2	自然言語処理（吉野）	・自然言語処理の概要と歴史 ・文字列・テキスト処理の基礎 ・自然言語処理技術の紹介 ・自然言語処理の難しさ	遠隔授業（オンデマンド型）・PC利用
3	3	音のAI概論（西村）	・音声情報処理技術の解説 ・スマートスピーカーや音声対話システムについて	遠隔授業（オンデマンド型）・PC利用
4	4	音声認識ウェブインタフェースの試作と評価 （西村）	・簡単な音声対話プログラムの試作 ・プログラミング演習	遠隔授業（オンデマンド型）・PC利用
5	5	対話ウェブシステムの実装 （西村）	・音声対話プログラムの改良 ・プログラミング演習 ・音声翻訳及びその他の応用について	遠隔授業（オンデマンド型）・PC利用
6	6	画像認識の概要（三浦）	・さまざまな画像認識タスクの概要紹介 ・画像認識のための画像処理	遠隔授業（オンデマンド型）・PC利用
7	7	手書き文字の画像分類（三浦）	・機械学習による画像分類 ・プログラミング演習	遠隔授業（オンデマンド型）・PC利用
8	8	まとめ（吉野，西村，三浦）	・課題の総評，授業の振り返り	遠隔授業（オンデマンド型）・PC利用