2025年 理工学部 シラバス - 応用情報工学科
設置情報
| 科目名 | 人工知能 | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | 応用情報工学科 | 学年 | 3年 |
| 担当者 | 西脇・滕 | 履修期 | 後期 |
| 単位 | 2 | 曜日時限 | 火曜1 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | K21C |
| クラス | |||
| 履修系統図 | 履修系統図の確認 | ||
| その他 | 実務経験のある教員による授業科目 | ||
概要
| 学修到達目標 | 人工知能は文字や音声、画像、映像などマルチメディア応用技術との関連も深く、これらも含めて人工知能分野についての理解を深めることができる。講義内容は、各種問題解決に必要なデータ検索法、知識表現、推論、データ分類・識別など、知的情報処理の基本的手法を始め、社会構造分析やマルチエージェントシミュレーションなどである。 |
|---|---|
| 授業形態及び 授業方法 |
「対面授業」 パワーポイントなどプロジェクターを利用して講義を行う。なお、理解を助けるために適宜演習を交える。 実務経験のある教員による豊富な実例紹介により、基本技術の数理的背景はもとより、応用事例が社会に提供する価値まで幅広く学修する。 |
| 履修条件 | 基礎的な科目を習得していること。 |
| ディプロマ・ポリシー（DP）及びカリキュラム・ポリシー（CP）との関連 | 本授業科目はDP1・3・5及びCP1・3・5に該当しています。 |
授業計画
| 第1回 | 人工知能の概要(担当：西脇・滕) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
|---|---|---|---|
| 第2回 | 探索(担当：滕) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第3回 | 知識表現と推論(担当：滕) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第4回 | ファジイ集合(担当：滕) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第5回 | ファジイ推論(担当：滕) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第6回 | 意思決定手法(担当：滕) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第7回 | データマイニングの基礎手法(担当：滕) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第8回 | 中間テスト(担当：滕) | 【事前学修】前半の授業内容の復習を行う。 【事後学修】中間テストの課題について、まとめて整理する。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第9回 | 人工知能の実用例とそれを支える基盤技術(担当：西脇) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第10回 | データ分析の方法（1） ～階層型クラスタリング(担当：西脇) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第11回 | データ分析の方法（2） ～非階層型クラスタリング(担当：西脇) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第12回 | データ分析の方法（3） ～学習ベクトル量子化(担当：西脇) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第13回 | データ分析の方法（4） ～一般化学習ベクトル量子化(担当：西脇) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第14回 | 時系列パターンの照合 ～動的計画法(担当：西脇) | 【事前学修】配布資料、参考書、文献等で授業内容の予習と準備を行う。 【事後学修】演習問題、参考書、文献等で授業内容についての復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
| 第15回 | 理解度確認テスト(担当：西脇) | 【事前学修】9回目以降の授業内容の復習を行う。 【事後学修】出題問題について復習を行う。 | 【事前学修】２時間 【事後学修】２時間 |
その他
| 教科書 |
特になし
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| 参考書 |
人工知能に関する参考書は沢山あります。
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| 成績評価の方法 及び基準 |
各担当が、授業内試験(70%)や，演習・レポート(30%)により評価する。 |
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定期試験等に ついて |
理解度確認期間(１４週目又は１５週目)に平常試験を実施予定 |
| 質問への対応 | 授業終了後 |
| 研究室又は 連絡先 |
西脇大輔（船橋校舎2号館212室）nishiwaki.daisuke@nihon-u.ac.jp 滕 琳（船橋校舎2号館235室）tou.rin@nihon-u.ac.jp |
| オフィスアワー |
水曜 船橋 12:10 ～ 12:40 西脇大輔
水曜 船橋 12:30 ～ 13:00 滕 琳
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| 学生への メッセージ |
情報処理系の重要科目です。「パターン認識」と併せての受講を推奨します。 セキュリティ・ネットワーク系、組込み系の方も、学修しておくと同領域の研究推進につながります。 |