日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
人工知能科学研究科/Graduate School of Artificial Intelligence and ScienceGraduate School of Artificial Intelligence and Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
WR301/WR301WR301 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
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| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
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| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
AIR7100 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 備考/ NotesNotes |
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| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
WR301 |
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
人工知能科学の諸領域各の特色、意義、魅力に触れることで、各領域における研究方法とその多様性を理解し、人工知能科学研究に対する興味・関心を高め、人工知能科学の全体像を把握する。
多様な分野の複数の教員がそれぞれの研究領域における先端知識、研究課題、研究動向について講義を行う。受講者自身の専門領域に照らし合わせ、研究方法の共通点・相違点について議論・意見交換を行う。多様なものの見方・考え方に触れることで自身の専門領域を広い視点から多角的に捉え直し、専門知識の理解度を深め、学際的思考力を養う。人工知能科学の幅広い視野と思考力を培うことで、博士課程修了後に直面するであろう多種多様で複雑な研究課題に取り組むことのできる力を身につける。
| 1 | 応用人工知能、人工知能社会実装１ |
| 2 | 応用人工知能、人工知能社会実装２ |
| 3 | 応用人工知能、人工知能社会実装３ |
| 4 | 社会・経済のビッグデータ解析１ |
| 5 | 社会・経済のビッグデータ解析２ |
| 6 | 確率モデルによるテキストマイニング１ |
| 7 | 確率モデルによるテキストマイニング２ |
| 8 | 人工知能の哲学・倫理１ |
| 9 | 人工知能の哲学・倫理２ |
| 10 | 深層学習の実務的な応用１ |
| 11 | 深層学習の実務的な応用２ |
| 12 | 深層学習の応用１ |
| 13 | 深層学習の応用２ |
| 14 | デジタルゲームにおける人工知能 |
授業中に参考文献としてあげられた論文を読むこと
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
随時に出題される小レポート(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None