科目番号
教室
登録人数
履修登録方法
対面/遠隔
学共130
[火4]文講112
60
抽選対象
対面授業
開講年度
期間
曜日時限
開講学部等
2024
後学期
火4
国際地域創造学部国際地域創造学科
講義コード
科目名[英文名]
単位数
g00709002
AI入門
2
担当教員[ローマ字表記]
上原 和樹 [UEHARA Kazuki]
授業の形態
講義、演習又は実験
アクティブラーニング
学生が議論する、学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
授業内容と方法
[授業内容]
本講義では、人工知能（AI）の基礎的な概念や仕組みを学びます。AIの技術は急速に発展しており、農業や漁業、インフラ、ものづくり、医療、介護など様々な分野に大きな影響を与えています。特に最近は生成系AIによる利用用途の拡大により、産業応用だけでなく文書の要約や画像生成など、より身近なものになってきています。AIを適切に活用することができれば多くの仕事を効率化できますが、そのためには仕組みやメリットだけでなく、問題点やリスクなどについても理解する必要があります。
[方法]
本講義では上記の内容を理解・習得するために、AI技術の動向や利活用について概説する。
また、各自持参したパソコンを利用し、生成系AIの応用に関連した演習を行う。
URGCC学習教育目標
自律性、社会性、情報リテラシー、問題解決力
達成目標
AIの概念と仕組みを説明できる。【情報リテラシー】
AIや簡単なスクリプトなどを利用した課題解決案を提案できる【自律性、問題解決力】
AIのリスクや問題点を指摘し、有効に活用するための議論ができる【問題解決力、社会性】
評価基準と評価方法
- レポート（40%）
- 演習課題の成果物（60%）
履修条件
特になし
授業計画
1. ガイダンス（講義の概要、評価方法、注意事項説明）
2. AIの歴史、機械学習、深層学習
3. AI研究動向、利活用事例紹介
4. 生成AI（言語、画像）
5. AI倫理、利活用における課題
6. プログラミング環境構築、練習
7. プログラミング演習①（基本）
8. プログラミング演習②（デバッグ）
9. 生成AI実践①（プロンプト、活用法）
10. 生成AI実践②（アイディア出し、要約）
11. 生成AI実践③（プログラム作成、デバッグ）
12. テキスト解析
13. 音声解析
14. 画像解析
15. まとめ
事前学習
講義内容を事前に確認し、配布資料やWebを活用して関連する情報を収集すること。
事後学習
- 課題がある場合はそれに取り組むこと。
- 講義資料を確認するなどして、習得した知識を日常生活内で活用すること。
教科書にかかわる情報
教科書
書名
特になし
ISBN
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
教科書全体備考
講義資料（PDF）を配布します。
参考書にかかわる情報
参考書
書名
特になし
ISBN
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
参考書全体備考
使用言語
日本語
メッセージ
パソコンを利用しますので持参してください。
オフィスアワー
文系学部棟527室（訪問時は事前にメール等で日時調整してください）
メールでの問い合わせは随時受け付けます。
メールアドレス
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