人工知能 （社会情報・専門科目）

Artificial Intelligence （社会情報・専門科目）

専門教育科目

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社会情報科学部

2年

KCJBS2MCA1

2単位

講義 (Lecture)

2024年度前期

笹嶋 宗彦

情報科学研究科・社会情報科学部

日本語

目標9

講義後
情報科学研究棟410研究室

sasajima@sis.u-hyogo.ac.jp

3◎／1〇

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講義目的
今日，広範囲にわたる業務において，データ分析と人工知能の技術が適用されている．本科目では，受講生がそうした業務を担当する際に，問題解決に必要な人工知能技術と入力すべきデータを選択できるようになることを目的とする．人工知能を搭載して実用化されている装置の動作原理や，その要素技術などを知り，人工知能システムの動作原理を理解することを主な目的とする．

到達目標
人工知能システムによる問題解決の原理が理解できるようになることを到達目標とする．また，人工知能応用システムを想定して，入力データをモデル化できるようになることも努力目標とする．

Ⅰ講義内容
　典型的な人工知能システムとその関連技術について講義する．具体的には，機械学習や対象知識モデリングなど，データ分析技術と関連が深いものを中心に，代表的な人工知能技術の原理と実問題への応用を合わせて解説する． 基本的に，下記計画に従うが，進行状況や理解状況などに合わせて，内容を変更する場合がある．また，適宜，PCを利用して，実際のソフトウェアなどを体験する．
　なお，授業を実施する教室の情報環境に応じて内容を変更することがあるので，講義に関する連絡には常に注意すること．

Ⅱ授業計画(全15回)
　1:オリエンテーション〜本講義で扱う人工知能システム
　2-6：知的対話システムとその周辺技術
　　　自然言語処理，音声認識，音声合成，音声対話，対話戦略，
　　　問題解決，ヒューマンインタフェース，チャットボットなど
　7-10:知識の記号化
　　　知識モデリング，推論，オントロジー
　11-14：現場でのデータ分析
　　　ビジネスプロセス分析，実データ分析概要(視覚化，分類，予測)
　15：データサイエンティストの役割

＜生成AIの利用について＞
・レポート、小論文、学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。

特になし

必要に応じて適宜紹介する

事前学習：次回講義については毎回予告するので，関連するトピックについて参考書などを調べることが望ましい
事後学習：当日講義内容の復習をすることが望ましい

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授業と途中課題への取組姿勢(40%)，レポート課題提出(60%)を総合的に評価する．
なお，講義の進捗や受講生に応じて，評価の配分は変更する場合がある．

優秀なレポート回答を講義中に紹介する場合がある．
最終レポートについては，問い合わせのあった場合に，個別に対応する．

該当しない