講義概要

開講目的

現在の情報社会において、人工知能(AI)を用いた製品・サービスの展開や、業務・生活の効率化などはごく一般的になり、社会基盤(インフラ)の一つとして、人工知能は確固たる地位を占めるようになったと言ってよい。 このような社会背景を踏まえ、本科目は、新時代の情報リテラシー(読み書きの力)とも言える人工知能に関する基本知識の学習機会を、東海大学に在籍する全ての学生に対して提供することを目指している。

達成目標

知識と実体験に基づいて「人工知能とは何か、どう付き合うべきか」との問いに答えられるようになる。
具体的には、人工知能に関する頻出用語の意味や、社会の中で人工知能がどのように活用されているのか、どのようなことが課題となっているのかを、根拠を踏まえて具体的に説明できるようになる。 さらには、今後、自分が人工知能とどのように関わっていくか、そしてその具体的な一歩としてこれから何をすべきか、答えられるようになる。

授業内容

講義形式を中心として、人工知能の歴史を紐解きながら、マシン(機械)が賢さや知的さを身に付ける仕組み、知識をもとに推論して結論を導く方法、人工知能を活用する者として理解するべき技術者倫理などを学ぶ。また、コンピュータ環境を用いた簡単なデモや演習を通じて、現代社会における人工知能の活用技法の一端を体験する。

科目情報

科目名人工知能
開講組織情報教育センター
区分V
単位数2※
必選別選択
グレードナンバーV260
※2020年度以後入学生は「選択科目」、2019年度以前入学生は「他学部他学科科目」として卒業に必要な単位数にカウントされる

関連科目等

東海大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの一部です。2021年度春学期以降「ICT入門」「データサイエンス入門」「データサイエンス基礎」「人工知能」を履修した学生が認定される特別な教育プログラム。データサイエンスやAIに関する基本的な知識技術(リテラシー)が備わっていることの証となります。現在、文部科学省認定申請の準備中です。

「人工知能」の授業履修に前提条件は設けていませんが、プログラミングの素養があるとさらに理解が深まることが期待されます(「プログラミング入門」「プログラミング基礎」「プログラミング応用」など)。

受講ガイド

あなたの入学年度により履修登録の方法が異なります!

履修登録方法は、年度学期によって変更される可能性があります。以下は2021年度秋学期に限定した記載ですのでご注意ください

履修登録とは別に、初回授業には必ず参加し、授業の内容・進め方・受講方法・履修条件などをよく確認するようにしてください。

  • 履修登録期間中に学生情報システム(TIPS)→履修→履修登録・登録状況照会から、この授業の履修登録を行ってください。
  • 特に遠隔授業の場合、受講のための環境について、シラバスをよく確認するようにしてください。
  • この授業に関する最新の情報について詳しくは、センター開講科目一覧から、当該のクラスのページをご確認ください。
  • 履修希望者数の状況によって、履修制限を実施することがありますので、履修が許可されたかどうか、担当の先生からの指示をよく確認するようにしましょう。
  • 補足:この科目はグレードナンバーV260であり、少し高度な内容も含みます。この分野への入り口としては「データサイエンス入門(グレードV120)」もおススメですので、あわせて検討してみてください。
  • 履修登録システムには授業が掲載されていません!
  • 学校のメールアドレス(例:7bxy9999@mail.u-tokai.ac.jpなど)から、①学生証番号、②氏名、③受講したい「人工知能」授業のクラス(開講曜日時限)を明記して、希望するクラスの授業担当教員までメールで申し込みをしてください。
  • 特に遠隔授業の場合、受講のための環境について、シラバスをよく確認するようにしてください。授業担当教員の連絡先もシラバスに掲載されています。
  • この授業に関する最新の情報について詳しくは、センター開講科目一覧から、当該のクラスのページをご確認ください。
  • 履修希望者数の状況によって、履修制限を実施することがありますので、履修が許可されたかどうか、担当の先生からの指示をよく確認するようにしましょう。

開講クラス

学期曜日時限教室担当教員シラバス
2021秋月曜2時限遠隔田中 真シラバスPDF
2021秋木曜1時限遠隔中嶋 卓雄シラバスPDF
2021秋金曜4時限対面 16-404宮川 幹平シラバスPDF

※各クラスに関するお知らせ・空席情報・担当教員の連絡先などはこちらに掲載されますので、適宜参照するようにしてください。

よくある質問と回答
この授業の内容は私たちにとってどのように役に立ちますか?
科目の意義
'20/03/30
情報教育センター
近年、人工知能の発展と普及は大変目覚ましいものです。この人工知能を正しく理解し、適切に使いこなすことによって、あなたの生活や仕事の質を大きく高めることができます。この授業を受け、その扉を開いてみましょう!

私は理系ではないですが、受講する価値はありますか?
科目の意義
'20/03/30
情報教育センター

人工知能やその基盤となるデータ分析は、ごく近い将来、車やパソコン、スマートフォンなどと同様、どんな業種職種にあっても「使えることが当然」の道具となることが予想されます。

そのような時代、「言われたままに操作できる」レベルから、「自分の活動に有益なように使いこなす」ことができるようになるためには、自身の専門分野かどうかを問わず、その基本をしっかりと理解しておくことが大切です。ここが大きな差となるのです。


この科目の単位は卒業単位に含まれますか?
科目の意義
'20/03/30
情報教育センター
はい。この科目の単位を修得した場合、2単位が卒業単位として加算されます。ただし、2020年度以降入学生は「選択科目」、2019年度以前入学生は「他学部他学科科目」の扱いとなりますので、各学科の卒業要件はよく確認しておいてください。

受講したいのですが、どうすればよいですか?
受講方法
'20/03/30
情報教育センター
入学年度によって方法が異なります。詳細はこちら(受講ガイド)に。とにかく、どの学年であっても「初回授業=ガイダンスには必ず参加する」と覚えておいてください。ガイダンスへの参加方法、担当教員から受講を検討される皆さんへの連絡、空席情報などはこちらに掲載されますので、定期的に参照するようにしてください。

時間割に同じ科目名が複数掲載されているけど?
受講方法
'20/03/30
情報教育センター

情報教育センター開講科目の多くは、同じ科目を春学期/秋学期、複数の曜日・時限で開講しています(複数クラス開講)。他の科目も含めて詳しくはこちらで(シラバス空席情報)

なお、同じ科目名であれば授業テーマは同じです。ただ、各クラスで会場となる教室や担当教員、授業運用方法などが異なることもありますので、各クラスのシラバスをしっかり確認しておきましょう。

基本的には、皆さんの都合を踏まえて受講クラスを選択すればよいと思いますが、受講希望者が教室定員を超えて抽選になってしまう(抽選に外れて受講できない)ケースがありますので、その点は注意してくださいね。


受講の条件はありますか?
受講方法
'20/03/30
情報教育センター

学部学科やセメスター(学年)を問わず、誰でも受講できます。先修条件(前もって履修しなければいけない科目)の設定もありませんが、この科目はグレードナンバーV260(200番台)であり、基礎レベル(100番台)よりも少し高度な内容になりますので、ご自身の知識やスキルを踏まえて、受講するか検討してください。

興味をお持ちであれば、まずは初回授業に参加してから考えてみるのもおススメです!


この授業の前に受けておいた方が良い授業はありますか?
関連科目
'20/03/30
情報教育センター

情報教育センター開講科目のなかで関連の深い科目としては「データサイエンス入門」(V120)がありますので、この分野に初挑戦であれば、こちらからスタートしてみてはいかがでしょうか。既に「データサイエンス入門」を履修済みの学生さんであれば、問題なくこの科目の内容に対応できます!

また、プログラミング関係の科目を受講していれば、この科目で学んだことをすぐ実践に活かすことができますので、こちらもオススメです。ちょっと話がずれますが、プログラミングも理工系の学生さんに限らず学んでほしい分野ですね!


受講するのにITスキルはどの程度必要になりますか?
関連科目
'20/03/30
情報教育センター
パソコン等の基本操作ができるのであれば受講に問題はありません。各種データ分析ツール(Tableau、R、Excelなど)の利用経験や、Pythonによるプログラミング経験があれば、さらに深く理解することができます。

その他、関連のある授業はありますか?
関連科目
'20/03/30
情報教育センター

情報教育センター開講科目の中では、データ分析に関して「データサイエンス入門」の後続科目である「データサイエンス基礎」(V220)があり、その中でも人工知能を用いた手法を取り扱いますので、この科目と併せて受講すると理解がさらに深まるでしょう。

また、「ビジネスIT応用A」(V320)では、実際の企業が抱える諸問題の解決に向け、この科目で学んだ人工知能やデータ分析のスキルを実践的に活かす機会が得られます。この挑戦を一つの目標にするのも良いですね。

加えて、「プログラミング基礎」(V110)「プログラミング応用」(V210)は、授業内で直接人工知能を扱うわけではありませんが、人工知能を活用したアプリ開発に挑戦することを目指して受講するのもお勧めです。目標がないまま「なんとなくプログラミング」だけではなかなかモチベーションが上がりませんから。

その他、情報教育センターでは様々な科目を展開していますので、ぜひこちらの開講科目一覧やパンフレット(2018年度以降入学生用2017年度以前入学生用)をご覧ください。


情報教育センター開講科目一覧には「データサイエンス入門[人工知能]」という科目がありますが、どう関係しますか?
関連科目
'20/04/14
情報教育センター

「データサイエンス入門」はデータ分析に関する入門科目ですが、各開講クラスによって、その分析に用いるツールや切り口に大きな違いがあります。詳しくは各クラスのシラバスをご覧頂きたいのですが、[人工知能]と記載されているクラスでは、まさに人工知能に焦点を当てた授業になっていますので、この分野を学ぶのであれば有力な選択肢になると思います。

ただし、「データサイエンス入門」を履修する場合、大学在籍中、どれか一つしか選べないのでご注意ください。他のクラスとしては、代表的なBI(Business Intelligence)ツールTableauを用いるクラスや、Microsoft Excelを用いるクラスなどがあります。

ちなみに「データサイエンス入門[人工知能]」のクラスを選ばなくても、この「人工知能」授業を受講するのに支障はありませんので安心して下さい。


情報教育センター以外にも「人工知能」をテーマとする授業がありますが、それらとの関係は?
関連科目
'20/03/30
情報教育センター
この科目は、今後、あなたがどのように人工知能と関わることになっても有用となるよう、基本的かつ汎用的な内容を取り扱うことが特徴です。この科目と比べると、各学科で開講される人工知能関係科目は、学科の専門領域により合致した内容や、より専門的な内容を取り扱うことが多いのではと思います。 ただ、一概には言えませんので、詳しくは各科目のシラバスを見比べてみてくださいね。

授業で扱う主なトピックを教えてください
科目の内容
'20/03/30
情報教育センター
詳細は各クラスの担当教員によって異なりますが、基本的なトピックは以下の通りです:
・人工知能の歴史
・人工知能とデータサイエンス
・人工知能とプログラミング
・機械学習とは
・知識表現と推論
・ニューラルネットワークとは
・深層学習(ディープラーニング)とは
・自然言語処理と人工知能
・画像処理と人工知能
・人工知能の発展

授業では教科書は指定されますか?
科目の内容
'20/03/30
情報教育センター
はい。2021年度開講の各クラスでは「基礎から学ぶ人工知能の教科書」(オーム社 小高知宏)を採用しています。 教科書を基本としながら、授業の中で必要な説明や演習、資料や参考文献の紹介などを行っていきます。教科書やその他資料の扱いについては、初回授業で確認してくださいね。

コンピュータ実習室が会場なのに「講義」なの?
科目の内容
'20/03/30
情報教育センター
コンピュータを活用できる環境で開講される「講義形式授業」と考えてください。この環境を生かし、トピックによって、コンピュータを用いたデモや演習を行うことがあります。

遠隔授業の場合、受講にはどんな環境が必要になりますか?
科目の内容
'20/09/14
情報教育センター
詳細はクラスによって異なるのでシラバスをご確認いただきたいのですが、実習を考えると、インターネットに接続されたパソコン環境があることを推奨します。

お問合せ:東海大学 湘南校舎 F館2F 情報教育センター http://ictedu.u-tokai.ac.jp

ご質問などがあればLINE 情報教育センター公式アカウント(@719luevb)にお寄せください:
https://lin.ee/6CkUkLK友だち追加QRコード(https://lin.ee/6CkUkLK)
※メールによる窓口も準備中です。


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