授業情報
※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
| 授業コード Course Code |
2RC2200000
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| 授業開講年度 Year of Class |
2025年度
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| 授業形態 Course Mode |
講義(対面授業)
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| 授業名称 Class Name |
MSBAL211人工知能
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| テーマ Theme |
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| 科目名 Name of Subject |
MSBAL211人工知能
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英字科目名
English Name of Subject |
Artificial Intelligence
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身につく能力
Ability to be Acquired in This Class
◎=科目に最も関連する能力
〇=科目に関連する能力
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知識・理解
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社会の変化に対応できる数理の基礎学力
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〇
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| 知識・理解
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情報科学の背後にある数学的原理の理解
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◎
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| 汎用的技能
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隣接領域を含めた諸問題を解決できる情報処理技能
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〇
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| 汎用的技能
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国際社会でリーダーシップを発揮できるコミュニケーション能力
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| 態度・志向性
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情報倫理に配慮した他者貢献の精神
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| 態度・志向性
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将来のキャリアパスを自ら描き、社会とのつながりを意識できる力
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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現実的な課題に対し、自ら仮説を生成し問題を解決する能力
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| 科目単位数 Credit |
2
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| 履修期 Term |
春学期
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| 教員氏名 Name of Teacher |
永田 毅
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| 開講キャンパス Campus |
横浜
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| 曜時 Day and Period |
火曜４時限(春学期)
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| 授業概要 Course Description |
黎明期から機械学習・深層学習の発展、さらに量子情報処理に至るまで、知性を計算機で実現しようと苦闘してきた歴史を振り返りつつ、現代にも通用する技術について学んでいく。そして、既存の技術が可能にしてきたことと、技術的な限界・未解決な課題を整理し、今後の発展の方向性についても議論していく。
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| 到達目標 Class Goals |
人工知能の発展について概観し、さまざまな手法の関連について説明することができる。現代の技術の課題と限界について説明できる。
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| 授業言語 Language |
日本語
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| アクティブ・ラーニング Active Learning |
アクティブ・ラーニング非対応
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授業計画
Daily Class Schedule
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【第1回】
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授業内容
Content/Topic
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はじめに （人工知能とは）
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予習内容
Preparation for Class
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ヒトの知能を計算機で実現するにはどうすればよいか、考えておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第2回】
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授業内容
Content/Topic
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探索①：状態空間、最適経路探索
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予習内容
Preparation for Class
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迷路を計算機で解くにはどうすればよいか、考えておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第3回】
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授業内容
Content/Topic
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探索②：ゲーム理論
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予習内容
Preparation for Class
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個人の利益と所属集団の利益の関係について、考えておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第4回】
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授業内容
Content/Topic
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動的計画法
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予習内容
Preparation for Class
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フィボナッチ数列（F(n+2)=F(n)+F(n+1), F0=0, F1=1）を効率的に計算する方法について考えておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第5回】
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授業内容
Content/Topic
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確率モデル（ベイズ理論、ナイーブベイズ、グラフィカル理論）
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予習内容
Preparation for Class
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ベイズの定理について調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第6回】
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授業内容
Content/Topic
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強化学習
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予習内容
Preparation for Class
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マルコフ決定過程について調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第7回】
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授業内容
Content/Topic
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状態推定（ベイズフィルタ、粒子フィルタ）
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予習内容
Preparation for Class
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ベイズフィルタ、粒子フィルタについて調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第8回】
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授業内容
Content/Topic
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教師なし学習
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予習内容
Preparation for Class
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k-means法について調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第9回】
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授業内容
Content/Topic
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教師あり学習
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予習内容
Preparation for Class
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サポートベクトルマシンについて調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第10回】
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授業内容
Content/Topic
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ニューラルネットワーク
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予習内容
Preparation for Class
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線形重回帰、活性化関数など、ニューラルネットワークを構成する技術について調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第11回】
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授業内容
Content/Topic
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深層学習①：画像・音声
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予習内容
Preparation for Class
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CNN、RNNについて調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第12回】
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授業内容
Content/Topic
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深層学習②：自然言語処理
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予習内容
Preparation for Class
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分散表現について調べておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第13回】
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授業内容
Content/Topic
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記号論理①：記号論理、述語論理
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予習内容
Preparation for Class
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論理的な思考を数式で表現するにはどうすればよいか、考えておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第14回】
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授業内容
Content/Topic
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記号論理②：証明と質問応答
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予習内容
Preparation for Class
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導出原理、反駁証明について調べておく。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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復習内容
Review of Class
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manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容の復習を行う。
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目安時間
Hours
|
2 時間
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【第15回】
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授業内容
Content/Topic
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総括
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予習内容
Preparation for Class
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講義全体を通して学んだことを整理しておく。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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本講義全体について復習し、将来に生かしていきたいことをイメージすることで、知識の定着を図ること。
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目安時間
Hours
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2 時間
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授業に関する注意事項
Remarks for Class |
初学者向けに、なるべく平易な講義を心がけるが、線形代数や解析学に関する最低限の知識を必要とする。小テストや課題を含む予習・復習内容についてはmanabaで随時指示するので、常にmanabaをチェックすること。
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| 教科書 Texts |
特に使用しない。必要があればmanabaに資料(コンテンツ)を随時アップロードする。
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| 参考書 Reference Books |
イラストで学ぶ人工知能概論 改訂第2版、谷口忠大、 講談社
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課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method |
授業時間外にmanabaで行う
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課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method Content |
0
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成績評価の基準
Evaluation Criteria |
授業への参加度（クリッカーを用いた双方向授業に対するレスポンス） 20%、授業期間中の1回のレポート 30%、授業内小テスト 50%
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| 関連URL Related URL |
0
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| 備考 Notes |
この授業科目は、実務経験を有する教員が担当しています。
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| 添付ファイルの注意事項 Notice |
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| 更新日時 Date of Update |
2025年06月17日 12時45分16秒
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