KGC


慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス
授業概要(シラバス)


人工知能と政策論 (山口 真吾

    2018年度春学期 月曜日2時限
    科目コード: X1046 / 2単位
    カテゴリ: 26.特設科目(学部)


1. 主題と目標/授業の手法など

    本講義は、AIに関する最新動向を基礎的・体系的に習得することを狙っており、講義式の授業を行う。受講生の到達目標として、AIに関する最新動向や課題を知識として習得し、その上で、AIの可能性と限界、社会リスクを理解できるようにする。

    このため、本講義は、AIに関する知識や学習経験が初級から中級程度の学生に最適である。(もちろんAIの最新動向を基礎的・体系的に学びたい上級レベルの学生も歓迎である。)

    なお、AIに関する課題レポートの提出を複数回求め、提出されたレポートを用いた個人発表会及び全体討論会の場を授業中に設ける。


2. 教材・参考文献

    プロジェクタ投影する講義資料は、原則、講義前にSFC-SFSにアップする。

    なお、人工知能は日進月歩で技術革新が進んでいる。よって、入門編としては次
    の参考文献をお薦めするとともに、最新情報は下記のウェブサイトを「毎日」閲
    覧することを強くお薦めする。また、メディアセンターでオンラインで自由に読める雑誌・論文サービスも活用すること。

    【参考文献】

    ■松尾 豊、人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの、 ISBN-13:
    978-4040800202

    ■野村 直之、人工知能が変える仕事の未来、  ISBN-13: 978-4532320638  

    ■奥村 学、自然言語処理の基礎、 ISBN-13: 978-4339024517

    ■中野 幹生等、対話システム (自然言語処理シリーズ) 、 ISBN-13:
    978-4339027570

    ■斎藤 康毅、ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニング
    の理論と実装、 ISBN-13: 978-4873117584

    ___________________________

    【参考ウェブサイト】

    ■日経テクノロジーオンライン   http://techon.nikkeibp.co.jp/

    ■ITmedia   http://www.itmedia.co.jp/

    ■TechCrunch Japan  http://jp.techcrunch.com/

    ■CNET   http://japan.cnet.com/

    ■IT Leaders   http://it.impressbm.co.jp/

    ■日経デジタルヘルス   http://techon.nikkeibp.co.jp/ndh/

    ■日経ビジネス   http://business.nikkeibp.co.jp/




3. 授業計画

    第1回 導入・人工知能のイメージ
    講義の序論としてAIの概況を説明する。

    第2回 人工知能への期待&人工知能技術の概観
    AIに寄せられている様々な期待、AIに関する技術や歴史を概観する。

    第3回 人工知能技術の基礎(1) 機械学習・深層学習
    機械学習・深層学習(ディープラーニング)の基礎について解説する。

    第4回 人工知能技術の基礎(2) 機械学習・深層学習
    引き続き、機械学習・深層学習(ディープラーニング)の応用について解説す
    る。

    第5回 人工知能技術の基礎(3) 自然言語処理と対話AI(スマートスピーカー)
    自然言語処理技術の基礎とAmazon echoやgoogle home等の対話AIの最新状況を
    解説する。

    第6回 人工知能技術の基礎(4) その他のAI関連技術
    AIに関するその他の関連技術(半導体技術、ロボット、ヒューマンマシンイン
    ターフェースなど)を解説する。

    第7回 人工知能に関する個人発表及び全体討論(1)
    AIに関するアイディアや問題意識を数分間発表してもらい、教室全体の議論に
    つなげる。事前に提出された課題レポートに基づき発表者が選抜される。

    第9回 人工知能に関する研究開発戦略(日本政府、外国政府)
    日本政府、外国政府等におけるAIの研究開発戦略を説明する。

    第10回 人工知能に関する様々な課題・問題
    AIの研究開発や社会実装に伴い顕在化している様々な課題を解説する。具体的には、ブラックボックス化や知的財産権などを取り扱う。

    第11回 人工知能の適用と政策課題(1) 〜自動運転・医療分野〜
    自動運転及び医療分野へのAIの適用状況とそれに伴う政策上の課題を解説する。

    第12回 人工知能の適用と政策課題(2) 〜防災・減災分野 
    防災・減災分野へのAIの適用状況とそれに伴う政策上の課題を解説する。

    第13回 人工知能に関する個人発表及び全体討論(2)
    AIに関するアイディアや問題意識を数分間発表してもらい、教室全体の議論につなげる。事前に提出された課題レポートに基づき発表者が選抜される。

    第14回 人工知能に関する個人発表及び全体討論(3)
    AIに関するアイディアや問題意識を数分間発表してもらい、教室全体の議論につなげる。事前に提出された課題レポートに基づき発表者が選抜される。


4. 提出課題・試験・成績評価の方法など

    以下の ↓◆↓の結果を総合的に評価する。期末試験は実施しない。

    ―仞幣況(ランダムに確認する)

    課題に対するレポート提出(ランダムに出題する。課題は授業中に提示する。優れたレポートに対しては更に加点する。一方、講義内容を十分に理解しないまま提出されたと考えられるものはゼロ評価とする場合がある。コピペは不正行為とみなす。)

    8朕揚表会の登壇(課題に対するレポート提出を求め、選ばれて発表に至った場合には加点する。履修生全員で優れた発表に対して投票を行う場合があり、さらに加点に反映する。)


5. 履修上の注意・その他

    大学とは、学術の中心として、専門分野について深い教育研究を行うべき「真剣な場」である。よって、授業中の最低限のルールとして、他人に対する迷惑行為は禁止する。具体的には、私語、雑談、電子音などの騒音・雑音、学業に無関係のPC・スマホ等の操作、遅刻・途中退出、居眠り、飯テロ・食テロ。これらの迷惑行為は退室処分とする。
    授業の進捗に応じて講義の順序が変更になる場合がある。


6. 前提科目

    なし


7. 履修条件

    なし


8. 旧科目との関係

    なし


9. 授業URL


2017-12-22 15:28:43.300141


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