基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	人工知能Ⅰ／Artificial Intelligence Ⅰ
授業コード ／Class Code	B601681001
ナンバリングコード ／Numbering Code	DSCc301
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	経営学部／Business Administration
年度 ／Year	2024年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	前期／SPRING
曜日・時限 ／Day, Period	木1(前期)／THU1(SPR.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	金澤　拓也／KANAZAWA　TAKUYA
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
金澤　拓也／KANAZAWA　TAKUYA	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	対面授業（講義）
授業の目的 ／Class Purpose	本講義は，経営学部のＤＰに示す，「企業を始めとした多様な組織の事業計画・経営戦略の策定に必要なデータを収集し，意思決定に必要な課題をシステマティックに分析し，合理的な解決を図るのに必要な知識や技能を修得する」ことを目指す。 人工知能（AI）は人間がするような知的な情報処理を機械に行わせることを目的とする分野である。近年のAI技術の進歩と普及は目覚ましく，今後はIT技術者だけでなく多くの社会人にとって必須の教養となっていくと予想される。そこで本科目では，AIの歴史/現代社会への広がり/多様なAI技術の特徴と使いわけ，といった内容について順を追って学習する。 ただし，AIを実際に作って動かすためのAIプログラミング自体については解説しない。 なお，この科目の担当者は，総合電機メーカーでAIとデータサイエンスの産業応用について研究開発を行った実務経験のある教員である。講義においては，営利企業の現場におけるAI活用の難しさや面白さについても言及しながら，実践的な学びへと繋げていきたい。
到　達　目　標 ／Class Objectives	・AIや機械学習が何を目指す分野なのか理解する。 ・AIが得意なことと苦手なことについて説明できる。 ・現代の代表的なAI技術にどんなものがあるか，複数の例を挙げて説明できる。 ・AIの歴史上の特筆すべき技術革新を具体的に説明できる。
授業のキーワード ／Keywords	人工知能，機械学習，予測，データサイエンス，統計，情報，数理，コンピュータ
授業の進め方 ／Method of Instruction	パワーポイントの投影による講義を中心に行う。
履修するにあたって ／Instruction to Students	講義資料は学習支援システムであるMoodleを通じて適宜配布する。できるだけ遅刻・欠席をしないこと。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	復習と課題で１時間程度の授業時間外学習が目安である。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	レポート課題については授業中に指示する。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	中間テスト（33.3%），レポート（33.3％），定期試験（33.3％）の割合で評価する。
テキスト ／Required Texts	特に指定しない。
参考図書 ／Reference Books	・谷口忠大　『イラストで学ぶ人工知能概論　改訂第２版』　講談社　2020年　2,860円 ・岡嶋裕史，吉田雅裕　『はじめてのAIリテラシー』　技術評論社　2021年　1,848円 ・野口竜司　『文系AI人材になる ― 統計・プログラム知識は不要』　東洋経済新報社　2019年　1,760円 ・小高知宏　『人工知能入門　第２版』　共立出版　2023年　2,640円 ・赤穂昭太郎ほか　『応用基礎としてのデータサイエンス』　講談社　2023年　2,860円

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	ガイダンス	教員の自己紹介，授業内容の概要，成績評価方法，受講のルールなどについて説明。
2	第2回	イントロダクション: AIとは？	AIの定義やAI分野の全体像を知る。なぜAIを学ぶ必要があるのか，社会で役に立つAIとは何か，を考える。
3	第3回	コンピュータの概要とその歴史	コンピュータの発展史，およびデジタルとアナログの違いについて理解する。
4	第4回	アルゴリズムとは何か	AIもつきつめればその本質はアルゴリズムである。そもそもアルゴリズムとは何か，どんな問題を解くことができるのか，優れたアルゴリズムの特徴とは何か，を学ぶ。
5	第5回	AIの歴史(1)	21世紀にいたるまでのAI研究の歴史を知る。
6	第6回	AIの歴史(2)	過去のAIブームの概略を学び，昔のAIと現在のAIの違いを理解する。日本のAI分野への貢献を学ぶ。
7	第7回	推論，探索，最適化(1)	知的な情報処理の基礎である，論理的な推論と探索について学ぶ。
8	第8回	理解度確認セッション	テストとその解説を通じて，ここまでの講義内容の理解度を確認する。
9	第9回	推論，探索，最適化(2)	ゲームを題材にとり，推論・探索・最適化とヒューリスティクスについて学ぶ。
10	第10回	推論，探索，最適化(3)	ゲームを題材にとり，推論・探索・最適化とヒューリスティクスについて学ぶ。
11	第11回	生物の戦略にヒントを得たAI	生命は地球上の過酷な環境を「自然淘汰による進化」や「大きな群れの形成」といった多彩な戦略によって生き抜いてきた。ここからヒントを得たAI技術について学ぶ。
12	第12回	社会で活躍するロボットたち(1)	ロボットの基本構成を学ぶ。ロボットを動かす制御技術の基礎を知る。
13	第13回	社会で活躍するロボットたち(2)	ロボットが社会でどう活用されているかを知る。
14	第14回	AIの実運用ワークフロー(1)	デジタル技術による業務革新（デジタル・トランスフォーメーション：DX）について学ぶ。
15	第15回	AIの実運用ワークフロー(2)	ビジネスの現場の業務にAIを組み込んで活用していく際のワークフローと，諸注意，よくある失敗について学ぶ。