到達目標
1. 社会の中でAIがどのように使われているのか，分類を含めて例を挙げて説明できる。
2. AIに用いられる基本的なアルゴリズムについて，複数の例を挙げて説明できる。
3. AIに用いるための生データを前処理できる。
4. AIを用いるための基本的なプログラムが実行できる。
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 |
| 評価項目1 | 社会の中でAIがどのように使われているのか，分類を含めて例を挙げて説明できる。 | 社会の中でAIがどのように使われているのか，例を挙げて説明できる。 | 社会の中でAIがどのように使われているのか，例を挙げて説明できない。 |
| 評価項目2 | AIに用いられる基本的なアルゴリズムについて，複数の例を挙げて説明できる。 | AIに用いられる基本的なアルゴリズムについて，例を挙げて説明できる。 | AIに用いられる基本的なアルゴリズムについて，例を挙げて説明できない。 |
| 評価項目3 | AIに用いるための生データを前処理できる。 | AIに用いるための生データを前処理する方法が説明できる。 | AIに用いるための生データを前処理する方法が説明できない。 |
| 評価項目4 | AIを用いるための基本的なプログラムが実行できる。 | AIを用いるためのプログラムの基礎が説明できる。 | AIを用いるためのプログラムの基礎が説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
本科（準学士課程）の学習・教育到達目標 3-b
説明
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本科（準学士課程）の学習・教育到達目標 3-c
説明
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教育方法等
概要:
はじめて人工知能（AI）を学ぶ者を対象に，AIを使う場合に必要な知識を習得する。
授業の進め方・方法:
教員による講義および解説の後に演習を行い，理解度を深める。複数回の課題提出がある。
教員から意見を求めることがある場合には，積極的に意見を出してください。
注意点:
課題は期限内の提出のみ受け付ける。授業開始時間帯において出欠をとり，それ以降からの授業参加においては出席とならないので注意すること。Microsoft365のメールでお知らせを出すことがあるので，毎日メールをチェックしてください。後学期末試験は実施するが，後学期中間試験は実施しない。課題提出は期限内に提出したもののみ評価する。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
AIリテラシーとは |
AIの定義，必要性について理解する
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| 2週 |
社会の中のAI |
社会の中でAIがどのように用いられているか理解する。
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| 3週 |
データ・AIの技術 |
データ解析が何をしているのか，可視化手法，非構造データの処理について理解する。
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| 4週 |
統計と数学の基本 |
AIに必要な基本的な数学である集合と場合の数，確率統計について知る。
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| 5週 |
アルゴリズム |
アルゴリズムによって解を探索する手法について知る。
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| 6週 |
データ構造とプログラミング |
Pyhonを用いて，データ構造，変数，条件分岐，繰り返しなどの要素が扱える。
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| 7週 |
AIのためのデータ前処理 |
AIを使用する際に必要となるデータの前処理方法の重要性を理解する。また，代表的な前処理方法を知る。
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| 8週 |
時系列データの分析 |
データ収集の方法，と時系列データの分析を体験し，どのようなことができるのか理解する。
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| 4thQ |
| 9週 |
時系列データの分析 |
データ収集の方法，と時系列データの分析を体験し，どのようなことができるのか理解する。
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| 10週 |
文章データの分析 |
文章データの分析を体験し，どのようなことができるのか理解する。
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| 11週 |
教師あり学習と教師なし学習 |
教師あり学習と教師なし学習の分析を体験し，どのようなことができるのか理解する。
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| 12週 |
教師あり学習と教師なし学習 |
教師あり学習と教師なし学習の分析を体験し，どのようなことができるのか理解する。
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| 13週 |
AIを用いた問題解決 |
これまで学んだAI技術を用いることで，どのような問題が解決できそうか提案できる。
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| 14週 |
AIを用いた問題解決 |
これまで学んだAI技術を用いることで，どのような問題が解決できそうか提案できる。
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| 15週 |
ふりかえり |
学期末試験の内容について，復習する。
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| 16週 |
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評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 30 | 20 | 10 | 0 | 40 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 30 | 20 | 10 | 0 | 40 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |