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 | 2020/05/12 現在 |
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開講科目名 ／Course |
人工知能の初歩 |
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時間割コード ／Course Code |
R1001032_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 |
2020年度／Academic Year 第1クォーター／1Q |
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曜限 ／Day, Period |
月／Mon 5 |
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開講区分 ／semester offered |
第1クォーター／1Q |
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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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科目区分 ／Course Group |
_ |
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授業形態 ／Lecture Form |
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教室 ／Classroom |
学術情報センター第２演習室／学術情報センター第２演習室 |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 松田 憲幸 | システム工学部（教員） |
| 三浦 浩一 | システム工学部（教員） |
| 八谷 大岳 | システム工学部（教員） |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
人工知能による人の知識に焦点をあて，知的な振る舞いをする仕組みを理解し、実際にツールを駆使して、計算課題、推論課題、機械学習の課題を分析するスキルを習得する． |
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到達目標 ／Course Objectives |
計算課題と推論課題、機械学習課題について、ツールの機能を理解して操作し、各課題を分析できる． |
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成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
計算課題、推論課題、機械学習課題について、問題を定式化できるか、手続きを設計できるか、振る舞いを読み取れるかなどを評価する． |
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教科書 ／Textbook |
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参考書・参考文献 ／Rreference Book |
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履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
定員40名 |
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履修する上で必要な事項 ／Prerequisite |
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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、データサイエンス入門 |
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授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours |
指示された動画の視聴による予習，課題に取り組むこと． |
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その他連絡事項 ／Other messages |
授業内で PC を使用しますから，各自持参すること． |
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授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes |
反転授業，および，グループワークを伴う学習 |
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オフィスアワー ／Office Hours |
木曜日5限，訪問先：北一号館A615室，email等(matsuda@wakayama-u.ac.jp)で事前予約ください．松田が代表で取りまとめ各教員へ連絡します． |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
C9340101J |
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高等教育無償化に関する特記事項 ／Special note on free higher education |
| 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 |
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| 1 | 授業回数は8回です． 知性と機械の関係について予習・復習する |
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| 2 | 計算原理について予習・復習し，計算課題を演習する | |||
| 3 | 計算課題について予習・復習し，グループによる議論の成果を発表する | |||
| 4 | 推論原理について予習・復習し，推論課題を演習する | |||
| 5 | 推論課題について予習・復習し，グループによる議論の成果を発表する | |||
| 6 | 機械学習の原理について予習・復習し，演習する | |||
| 7 | 機械学習の原理について予習・復習し，グループで演習する | |||
| 8 | 機械学習の原理について予習・復習し，成果を発表する | |||
| 9 | ||||
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