選択科目の紹介70②「プログラミング入門」③「データ解析・活用入門」④「AI と人間」⑤「データ解析・活用基礎」⑥「AI 基礎」 初学者にとっても学習しやすく、機能が豊富なMatlabを使用し、コンピュータにおける数値や文字・画像等の扱い方を学んだ上で、プログラム開発やアルゴリズムの基礎を学んでいきます。文法やプログラミング規則をベースに学ぶのではなく、プログラムの実例ベースで学んでいき、自然とプログラミング技術が身につくような講義設計としています。最終的には、GUIを含む簡単なアプリケーションを作ることができるようになるレベルを目指します。 初学者にとっても学習しやすく、機能が豊富なMatlab を使用し、データ解析と機械学習の考え方・技法の初歩について学びます。まず、代表的な 3 種類のデータ解析（時系列データ、自然言語処理、画像処理）について学んだ上で、さらにその発展として、機械学習（教師あり学習、教師なし学習）を組み合わせたデータ解析について学んでいきます。より実践的な学習が可能となるように、学んだ内容が盛り込まれたサンプルプログラムについて、内容を理解し、動作が体験できるように配慮されています。プログラミング入門と同時に（あるいはプログラミング入門履修後に）履修することを強く推奨します。 文学部・経済学部・社会学部・法学部・国際学部・心理学部・教養教育センターの教員によるオムニバス授業です。各学部の教員の専門に照らして、人工知能の登場とその進化がもたらす様々な可能性と問題点をあらゆる観点から分析し、人工知能と共存して生きる時代に必要な知識を学ぶ授業です。 「データ解析・活用入門」を履修した方を対象に、Matlabを使用し、データ解析と機械学習の基礎について学びます。「データ解析・活用入門」には盛り込めなかった重要項目についても学びますので、履修後にはデータ解析の基礎的な内容をマスターすることができます。さらに学んだ手法を様々な実例に対して適用し、それぞれの手法の長所や短所について実践的に学んでいく中で、課題に適した手法を判断し、活用していく力を養います。 改めて、現代のAIの定義について学び、機械学習から深層学習（ディープラーニング）までを概観します。本講義が掲げる「基礎」とは基礎的な内容を「知っている」だけではなく、活用する「基礎的な力」があることを意味します。そのため、Matlabを使用し、現代のAIが処理できるトピック・テーマについて、サンプルプログラムを動作させて検証を行い、その精度と限界を確認した上で、さらに、サンプルプログラムを改良して精度向上を図るプロセスを経験することで、自分自身の手で改良しながら活用できる力を養います。
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