到達目標
人工知能には,人間の知能そのものをもつ機械を作ろうとする立場と人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場の2つの立場がある.本講義では,前者に関する分野について講義を行う.
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
人工知能の概観が理解できる.
| 人工知能の要素技術とその内容を説明することができる | 人工知能の要素技術を挙げることができる. | 人工知能の要素技術を挙げることができない.
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人工知能の要素技術である知識表現,テキスト処理,自然言語処理,音声処理,対話システムに関する知識を演習課題を通して習得する.
| 左記の要素技術についての知識を説明でき,演習課題を解くことができる.
| 左記の要素技術に関する演習課題を解くことができる. | 左記の要素技術に関する演習課題を解くことができる.
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学科の到達目標項目との関係
専門 A1
説明
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専門 E1
説明
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教育方法等
概要:
人工知能には,人間の知能そのものをもつ機械を作ろうとする立場と人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場の2つの立場がある.本講義では,前者に関する分野について講義を行う.
授業の進め方・方法:
アクティブ・ラーニング形式で実施する.
反転授業を行うため,受講者には予習(ビデオ視聴)を義務付ける.
注意点:
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
ガイダンス,人工知能の概観 |
探索,知識表現,正規表現,テキスト処理について理解し,演習課題を解くことができる.
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2週 |
探索 |
探索,知識表現,正規表現,テキスト処理について理解し,演習課題を解くことができる.
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3週 |
知識表現 |
探索,知識表現,正規表現,テキスト処理について理解し,演習課題を解くことができる.
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4週 |
正規表現 |
探索,知識表現,正規表現,テキスト処理について理解し,演習課題を解くことができる.
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5週 |
正規表現 |
探索,知識表現,正規表現,テキスト処理について理解し,演習課題を解くことができる.
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6週 |
テキスト処理 |
探索,知識表現,正規表現,テキスト処理について理解し,演習課題を解くことができる.
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7週 |
テキスト処理 |
探索,知識表現,正規表現,テキスト処理について理解し,演習課題を解くことができる.
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8週 |
中間試験 |
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2ndQ |
9週 |
自然言語処理 |
自然言語処理,音声処理,対話システムについて理解し,演習課題を解くことができる.
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10週 |
自然言語処理 |
自然言語処理,音声処理,対話システムについて理解し,演習課題を解くことができる.
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11週 |
自然言語処理 |
自然言語処理,音声処理,対話システムについて理解し,演習課題を解くことができる.
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12週 |
自然言語処理 |
自然言語処理,音声処理,対話システムについて理解し,演習課題を解くことができる.
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13週 |
音声処理 |
自然言語処理,音声処理,対話システムについて理解し,演習課題を解くことができる.
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14週 |
音声処理 |
自然言語処理,音声処理,対話システムについて理解し,演習課題を解くことができる.
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15週 |
対話システム |
自然言語処理,音声処理,対話システムについて理解し,演習課題を解くことができる.
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16週 |
期末試験・レポート |
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評価割合
| 定期試験 | 小テスト | レポート | 口頭発表 | 成果物実技 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 0 | 10 | 90 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
知識の基本的な理解 | 0 | 10 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
思考・推論・創造への適応力 | 0 | 0 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 |
主体的・継続的な学習意欲 | 0 | 0 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 |
汎用的技能 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
態度・志向性(人間力) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |