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講義名 人工知能概論
代表ナンバリングコード
講義開講時期 後期 講義区分 講義
基準単位数 2
受講定員の有無 なし
授業公開 科目等履修・聴講
履修年次 1年次
2024年度カリキュラム　ナンバリング 24.BA1AD004.

担当教員
氏名
◎ 野村　修

到達目標 次の4つの目標を達成すること。
(1) 人工知能(AI)の基本概念と手法を理解し、歴史的な発展の経過を説明できること。
(2) AIを構成する手法を体系的に説明できること。
(3) AIの先進的な手法の応用事例を説明できること。
(4) 自分にとってのAI技術の活用方針を明確にし、そのために必要な基礎的知識を身に着け、かつ実践できること。
授業概要 身のまわりにある人工知能(AI)から出発して、AIがどのように発展して現在のレベルに到達したか、さらに将来どのような方向に進んでいくかについて、倫理的観点も含めて理解することを目的とする。講義では、まず人工知能のお手本ともいえる人間の脳に関する知見を示し、人工知能技術の背後にある研究動機を示す。続いて、AI研究の長い歴史を振り返り、現在の高度なAI技術が発展してきた過程を理解する。さらに現在のAI技術の主流となっているニューラルネットワークの仕組みを理解し、その他のAI技術との関連を学ぶ。また、今後さらに社会に不可欠な技術となっていくと考えられるAI技術に関して、「使う立場」および「作る立場」のそれぞれにおいて、身に着けておくべき知識・考え方を学ぶ。さらに、倫理的観点からの課題も含めて、今後のAI技術の進むべき方向性に関しても議論し、適切なAIの運用に関する理解も深める。
授業計画
回授業内容
第1回人工知能とは？： 過去・現在・未来の概観
第2回人間の脳： 人工知能のお手本としての機能
第3回人工知能発展の歴史（１）： 古典的AIからニューラルネットワークへ
第4回人工知能発展の歴史（２）： ニューラルネットワーク冬の時代からディープラーニングへ
第5回AIの隆盛： 身のまわりのAI技術応用事例（ゲストスピーカーの招聘）
第6回様々なAI技術（１）： 機械学習、畳込みニューラルネットワークなど
第7回様々なAI技術（２）： 再帰型ニューラルネットワーク、強化学習、言語モデルなど
第8回学習アルゴリズム（１）： 学習とは？
第9回学習アルゴリズム（２）： バックプロパゲーションの基本概念
第10回ニューロモーフィックAI： 脳型処理モデルの概要
第11回AIの開発環境： プログラミング言語、ライブラリ、研究コミュニティ
第12回AI処理を実現するための計算機： CPU/GPUを搭載した汎用計算機、専用チップ
第13回大規模言語モデル： 社会に衝撃を与えた最新技術
第14回AIを使う立場と作る立場： AIを社会に役立てるための知識と考え方
第15回これからのAI： 倫理、アライメント、機械の意識
準備学習（予習・復習等）の内容とそれに必要な時間 （毎回の授業前に行うべき予習）
前回の授業終わりに伝えたキーワードに関して情報を検索し、概要を把握する。

（毎回の授業終了後に行うべき復習）
授業で学んだ項目と前回までに学んだ項目の関連性に関して整理し、具体的な事例をもとに説明可能なレベルまで理解を深める。

（その他）
評価方法（割合） レポート課題　　（ 60 ％）
期末試験による総合力評価　（ 40 ％）
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法 原則として講義時間中あるいは講義終了後に総評を示す。
テキスト なし
参考書・参考資料等 講義資料は授業中に配付する。参考書は適宜指示する。
メッセージ AIに関する知識・技術は、文系・理系を問わず今後ますます重要となってきます。ぜひAIに関する基本的な知識を身に着けるための機会として、本科目を活用して下さい。授業中は、教員からの問い掛けに対する積極的な回答を期待します。
教員との連絡方法 随時。ただし、メールなどによる事前アポイントをとることが望ましい。
担当教員の実務経験 民間企業において、AIアルゴリズムおよびAIハードウェアの研究開発に従事していた。
備考 授業中に演習を実施することが有りますので、毎回PCを持参して下さい。
講義中の私語は慎むこと（疑問質問は歓迎）。常識的な範囲で飲料の持ち込み可。
演習時以外でのPC・スマホ等の携帯端末の使用を禁止します。（画面を開かない。）
卒業認定・学位授与方針との関連
◎特に関係性が深い、○関係性が深い
関連性
地域経営学部
〈2024年度以降〉教養：地域社会の生活者に求められる健全な市民感覚と倫理観を育む豊かな教養を獲得すること
○
〈2024年度以降〉知識：地域経営学の体系を構成する４つの領域（公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉経営）から、一つ以上の領域の知識を修得すること
〈2024年度以降〉技術：上記４領域を学ぶための方法や調査研究のためのスキルを取得していること
〈2024年度以降〉思考力：上記４領域のいずれかの領域において、専門的・学術的に深い鍛錬を積み、高度な思考力を獲得していること
〈2024年度以降〉判断力：地域社会がローカルレベルで直面している課題を、ナショナルレベルとグローバルレベルの状況との関連において理解し、課題の本質について的確に捉えることができる判断力を獲得していること。
〈2024年度以降〉実践力：地域経営学の知識・技術・思考力・判断力を活用して、地域社会の様々なアクターと協働しながら地域課題を解決できる実践力を獲得していること。
【2020～2023年度】地域実践の基盤となる基礎学力、基礎技術力をもつ人財
【2020～2023年度】地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる人財
【2020～2023年度】地域経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、地域経営学の知見や技術を応用・活用して、地域の価値の向上や持続可能な社会の形成に寄与できる人財。公共経営、企業経営、交流観光等の分野で活躍できる人財
【2020～2023年度】医療福祉経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、地域経営学の知見や技術を応用・活用して、地域の価値の向上や持続可能な社会の形成に寄与できる人財。診療情報管理士の資格取得を目指しつつ、医療福祉経営等の分野で活躍できる人財
≪2017～2019年度≫学んだ知識と国際的視野をもって地域社会や様々な現実の場で実践し応用できる人財（グローカリスト）
≪2017～2019年度≫地域力の推進役（キーパーソン：リーダー、マネージャー、コーディネーター）として活躍できる人財
≪2017～2019年度≫地域経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、企業活動の活性化、地域社会の再生・活性化等を目指して、多様な地域の継続的事業体の基本を学び、これを活用できる人財、とくに経営概念を主軸とした公共経営系、企業経営系、交流観光系に関する人財
≪2017～2019年度≫医療福祉経営学科は、診療情報管理士（日本病院会等の認定資格）の資格取得を目指しつつ、医療機関・福祉施設と企業経営との経営の共通性と相違性等を学び、将来はその経営に参画できる人財、医療福祉を通して地域に貢献できる人財
情報学部
〈2024年度以降〉情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力
○
〈2024年度以降〉データを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成や評価に関する知識
〈2024年度以降〉情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築する技術
〈2024年度以降〉人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会に貢献する力
〈2024年度以降〉情報学の知見や技術を応用・活用して、様々な分野で活躍できる力
【2020～2023年度】情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力を持つ
○
【2020～2023年度】地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる
【2020～2023年度】情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築できる
【2020～2023年度】人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会を豊かにできる
◎
【2020～2023年度】情報学の知見や技術を応用・活用して、公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉、防災等のまちづくりに貢献できる
○
評価基準
列1
秀
AIの主要な手法全般に関して、計算方法の概要を含めて体系的に説明できる。
優
AIの主要な手法の一部に関して、計算方法の概要を含めて体系的に説明できる。
良
AIの主要な手法に関して、それぞれの手法の関連性を含めて説明できる。
可
AIの手法に関して、身のまわりの応用事例と関連させて説明できる。
不可
上記に達していない。
放棄
出席回数が10回に満たない。