科目名[英文名]
知能情報工学講座特別講義Ⅰ   [Selected Topics in Computer Science Ⅰ]
区分	後期課程科目	選択必修		単位数	2
対象学科等		対象年次	～	開講時期	3学期
授業形態	3学期	時間割番号	1080441
責任教員 [ローマ字表記]
近藤 敏之, 守屋 俊夫, 伊藤 潔人, 玉山 尚太朗, 矢野 史朗, 宇都木 契   [KONDO Toshiyuki]
所属	工学部	研究室		メールアドレス

概要

Google Class code: jtzlubg 実務家の非常勤講師が，ロボティクス・AIに関する最新技術の社会実装に関する実践的内容について，集中形式により講義を行う。 矢野 史朗（トヨタ自動車）「強化学習・最適化」全5回 守屋 俊夫（日立製作所）「人工知能・ロボット概論」「シミュレーションとCG」全7回 伊藤 潔人（日立製作所）「知能化ロボット」全1回 玉山 尚太朗（日立製作所）「UI/UXデザイン」 全2回

到達基準

ロボティクス・AIに関する最新技術の社会実装に関する知識を得るとともに、社会課題の解決に応用できる思考力を身につける。 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

講義内容は以下の通り。 矢野 史朗（トヨタ自動車）「強化学習・最適化」全5回 　本講義では，ベイズ推定/推論，強化学習，ブラックボックス最適化，メタヒューリスティクスの一部ならびにそれらの発展的話題を取り上げる．特に，それらのアルゴリズムを鏡像降下法と呼ばれる最適化アルゴリズムから統一的に捉える見方を紹介する． 受講者は予備知識として，連続最適化，確率論，最尤推定の基礎が分かっていると望ましい．これらについては時間的な余裕がある範囲で解説する． 守屋 俊夫（日立製作所） 「人工知能・ロボット概論」全5回 　人工知能やビックデータ処理、ロボットなどの技術を、社会に役立てていくためには、社会課題をどうとらえ、その解決のための技術課題が何で、それぞれの技術が提供する本質的機能や価値が何かを総合的に考えていく必要がある。本講義では、これらにかかわる検討と実用化の具体例を紹介する。 機械学習、確率統計などの基礎的な知識があると望ましい。 「シミュレーションとCG」全2回 　人間は他者の行動を理解することで社会的な協働作業を行う存在である。産業界にはロボットが導入され、これらの協働作業における認知・理解・表現等の技術も様々な派生的産業を生み出している。 本講義では、このような認知・表現といったインタフェースを議論対象とし、シミュレーションやCGなどに広がる応用等を紹介する。 伊藤 潔人（日立製作所） 　センサ・アクチュエータ・制御機能を一体化したものに、様々な認識処理や、動作計画・合成といった知能処理が搭載された「知能化ロボット」が、産業界でも実用化されつつある。 本講義では倉庫作業向けに開発した知能化ロボットを紹介するとともに、ロボットと知能の関係ついて考察する。 玉山 尚太朗（日立製作所）「UI/UXデザイン」全2回 　AI技術は従来のサービスの機能を大きく飛躍させる。一方、その機能を十分にユーザに使いこなしてもらうためには、サービスのタッチポイントとなるUI/UXデザインが重要である。 本講義では、UI/UXデザインの基本とプロセス、AI技術を活用したサービスのデザイン事例を紹介し、デザインへの理解を深めてもらう。※UI/UX：User Interface/User Experience 成績は講義時に説明する課題レポートにて評価する。

履修条件・関連項目

なし。ただし、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

特になし（当日に資料を配布する）

参考書

成績評価の方法

平常点（20%）／ レポート（80%）

教員から一言

積極的な発言と議論を期待します。

キーワード

オフィスアワー

メールにて対応する

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

2022/09/28 11:43:23