科目ナンバー

LE-AI2-M404

履修条件・関連科目等

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

生成AIを中心とした近年の人工知能（AI）および自然言語処理（NLP）技術の発展は目覚ましく，日常生活に対して大きな影響を与えている．本講義では，これらのAI・NLPに関する基本的なトピックを対象に，その原理や考え方の初歩を学習する．また，計算機を用いた演習を通じてこれらの基礎技術を実際に体験するとともに，その適用範囲や更なる可能性について議論を行い，学修内容の理解を深める．

科目目的

この科目は，卒業するにあたって備えるべき知識・能力・態度のうち，「専門的学識」修得することを目的としている．

到達目標

人工知能・自然言語処理技術の初歩的な知識を修得することを目標とする．またこれらを基に，人工知能・自然言語処理に関する諸応用に関し，技術的側面から議論を行うための素地を身に付けることを目標とする．

授業計画と内容

第１回　オリエンテーション，演習環境の確認
第２回　自然言語処理，大規模言語モデル，生成型AIの導入
第３回　単語・文書のベクトル表現
第４回　文書の分類（評判分析・自然言語推論）
第５回　文書の変換（翻訳・要約）
第６回　文書の生成（質問応答）
第７回　画像処理技術の導入と画像分類
第８回　画像の認識（領域分割と物体検出）
第９回　画像の生成・変換
第１０回　知識グラフの導入と論理推論
第１１回　知識グラフのベクトル表現
第１２回　知識グラフと大規模言語モデル
第１３回　AIの倫理，公平性，説明可能性，解釈可能性
第１４回　まとめ

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時に示す資料を対象に，授業内容をふりかえること．
計算機実験に必要な作業を行うこと．

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

質問等は，随時，電子メール等で受け付ける

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

必要に応じて適宜レジュメを配布し，参考文献を指定する

その他特記事項

参考URL