科目名[英文名]
AI入門   [Introduction to Artificial Intelligence]
区分	工学部専門科目	選択必修		単位数	2
対象学科等		対象年次	2～4	開講時期	3学期
授業形態	3学期	時間割番号	022264
責任教員 [ローマ字表記]
高木 康博   [TAKAKI Yasuhiro]
所属	工学部	研究室	新１号館N201	メールアドレス

概要

最近の人工知能(AI)の発達は目覚ましいものがあり、医療分野においても活用が進んでいる。本科目では、AIの基本的な考え方を、機械学習とディープニューラルネットワークに基づき学ぶ。最初に、AIのプログラミングで標準的に使われるプログラミング言語であるPythonについて復習し、その後、AIで利用される様々なアルゴリズムについて学ぶ。

到達基準

機械学習とディープラーニングの基本的なアルゴリズムが理解でき、簡単なAIのプログラムを解読できることとする。本科目のディブロマ・ポリシーの観点：履修案内のカリキュラムマップを参照してください。

授業内容

1回　イントロダクション 2回　Python復習(1) 3回　Python復習(2) 4回　機械学習の流れ 5回　回帰 6回　分類 7回　クラスタリング 8回　ニューラルネットワーク 9回　バックプロパゲーション 10回　デープニューラルネットワーク(1) 11回　デープニューラルネットワーク(2) 12回　CNN 13回　RNN 14回　データスクレイピング 15回　まとめと将来展望

履修条件・関連項目

生体医用システム工学科１年生科目「プログラミングIおよび演習」を履修ていることが望ましい。 授業時間30 時間に加え、本学の標準時間数に準ずる予習と復習を行うこと。

テキスト・教科書

特に指定しない。

参考書

ゼロから作るDeep Learning （オライリー・ジャパン） scikit-learnデータ分析実践ハンドブック（秀和システム）

成績評価の方法

レポート(30%)と期末試験(70%)で評価する。

教員から一言

人工知能の解説的な内容ではなく、理論とプログラミングについて教えます。

キーワード

人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、画像処理

オフィスアワー

毎週木曜日１３時〜１５時、新１号館N201

備考１

備考２

参照ホームページ

開講言語

日本語

語学学習科目

更新日付

2020/10/02 19:17:39