AI基礎
2022年度
AI基礎
場所
コンピュータイメージングラボ情報プラットフォーム
演習の目的と評価方法
AI基礎では，AIのこれまでの変遷，各段階における代表的な成果物，技術背景，今後，AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点や自らの専門分野にAIを応用する際に求められるモラルや倫理について理解することを目的とする．また，機械学習，深層学習，強化学習の基本的な概念を理解し，AI技術（学習，認識，予測・判断，知識・言語，身体・運動）を活用し，課題解決につなげることができることを目標とする．更なる発展として，複数のAI技術が組み合わされたAIサービス／システムの例を説明できるようになることを目標とする．
シラバス
| 演習回 | 公開日 | テーマ | 内容 |
| 第1回（第11回） | 2月17日（金） （90分） |
AIの歴史と応用分野，AIと社会 | AIの歴史，推論，探索，トイプロブレム，エキスパートシステム，汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）などのAIの歴史と応用分野，AI倫理，AIの社会的受容性，プライバシー保護，個人情報の取り扱いなどのAIと社会について理解する． |
| 第2回（第12回） | 2月24日（金） （90分） |
機械学習の基礎と展望，深層学習の基礎と展望 | 実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測，異常検知，商品推薦など），機械学習，教師あり学習，教師なし学習，強化学習などの機械学習の基礎と展望，実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識，自然言語処理，音声生成など），ニューラルネットワークの原理などの深層学習の基礎と展望について理解する． |
| 第3回（第13回） | 3月 3日（金） （90分） |
認識 | 認識技術の活用事例，パターン認識，特徴抽出，識別，数字認識，文字認識などの認識について理解する． |
| 第4回（第14回） | 3月10日（金） （90分） |
予測・判断，言語・知識 | 予測技術の活用事例，決定木 (Decision Tree)，混同行列，Accuracy, Precision, Recallなどの予測・判断，自然言語処理の活用事例，形態素解析，単語分割，係り受け解析などの言語・知識について理解する． |
| 第5回（第15回） | 3月17日（金） （90分） |
身体・運動，AIの構築と運用，総括 | AIとロボット，家庭用ロボット，産業用ロボット，サービスロボットなどの身体・運動，AIの学習と推論，評価，再学習などのAIの構築・運用について理解する．総括を行う． |