Artificial Intelligence

Artificial Intelligence

Major Courses

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School of Social Information Science

2Year

KCJBS2MCA1

2.00Credits

講義 (Lecture)

Spring semester 2026

笹嶋 宗彦

社会情報科学部

Japanese

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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N/a

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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説明できるようにな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を説明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：知識の記号化
　　　知識モデリング，推論，オントロジー
　7-10: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
　11-14：現場でのデータ分析，生成AI
　　　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)
 　　　生成AIの動作原理，利用
　15：データサイエンティストの役割

In-person

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

Limited permission for use

生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポート・論文として提出してはならない。

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．目安は講義前に2時間程度(計30時間)
事後学習：当日講義内容の復習をすることが望ましい．目安は講義後に2時間程度(計30時間)

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授業中の質疑や途中課題の出来栄えなどで評価する講義への参加姿勢(30%)と，レポート課題(70%)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