授業の概要／Course description
科目基礎情報／Course information
開講元学部／Faculty
開講元学科／Department
登録コード／Registration
Code
期間／Period
学期／Semester
曜限／Period
教室／Classroom

共通／COMMON
全学共通／GENERAL STUDIES
GSD202012023年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
金／Fri 3
金3 :COM-Z／COM-Z

科目名／Course title

人工知能基礎／FUNDAMENTALS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

授業形態／Course Type

講義 ／Lecture

科目ナンバリング／Course
Numbering
レベル／Level
教員表示名
主担当教員名／Instructor
単位数／Credits
更新日／Date of renewal

COM213-02j00
200
深澤 佑介
深澤 佑介／FUKAZAWA YUSUKE
22023/02/21

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format

対面授業／Face-to-face classes only

授業実施方法に係る追加情報

状況に応じてハイフレックス授業に切り替えます。

／Additional information

ZoomIDは授業開始日1日前までにLoyolaに掲示します。

concerning the class format PCの持参は必要ありません。
人工知能
データサイエンス
キーワード

機械学習／Keywords

深層学習
AIと社会環境

アクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

あり／Yes
ビッグデータや⼈⼯知能（ＡＩ）技術の活⽤領域は予測、意思決定、異常検出、⾃動化、最適化など多岐に亘って急速に拡⼤しており、⾃動運転、画像認識、医療診断、防犯、コンピュータゲームなど、従来の社会システムの在り⽅を⼤きく変えつつある。数理・デ授業の概要

ータサイエンス・ＡＩの知識を様々な専⾨分野へ応⽤・活⽤し（データ×ＡＩ×専⾨分野）、現実の課題解決、価値創造を担う⼈材を幅／Course description

広く育成していくことが必要である。本科目では、AIのリテラシーレベルの教育を補完的・発展的に学修することにより、⽂理を問わず、⾃らの専⾨分野への数理・データサイエンス・ＡＩの応⽤基礎⼒を習得することを目的とする。主体的かつ対話的な学びを促進するため、学生自身が興味をもつ分野でのAI技術の活用に関する演習やディスカッション等の機会を設けます。

ディプロマ・ポリシー（DP）との関連（対応するポリシーは、科目開講元のポリシーである。借入れ科目の場合は、カリキュラムマップを参照のこと）／Correspondence to
Diploma Policy of the上智大学DPoffering Faculty andDepartment (Students whobelong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
AIのこれまでの変遷、各段階における代表的な成果物や技術背景を理解する
今後、AIが社会に受け⼊れられるために考慮すべき論点を理解する
到達目標（授業の目標）

⾃らの専⾨分野にAIを応⽤する際に求められるモラルや倫理について理解する／Course objectives

機械学習（教師あり学習、教師なし学習）、深層学習、強化学習の基本的な概念を理解するAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・⾔語、⾝体・運動）を活⽤し、課題解決につなげることができる
複数のAI技術が組み合わされたAIサービス/システムの例を説明できる

授業時間外（予習・復習等）の学習

予習：講義資料の予習／Expected work outside of 復習：演習回答、リアクションペーパー作成
class授業1回あたりの授業時間外（予習・復習等）の学習時間／Length of time for work

予習1.5時間、復習2時間

expected outside per class
他学部・他研究科受講可否可／Yes／Other departments'※要覧記載の履修対象とする年次を確認すること。

students

Please make sure to confirm the student year listed in the bulletin.
出席状況／Attendance

評価基準・割合／Evaluation（15.0％）

授業参加／Class participation（20.0％）

リアクションペーパー／Reaction paper/in-class assignments
レポート／Report（15.0％）（20.0％）（授業期間中）授業内期末試験／ In-class final exam

（30.0％）

テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：テキストは指定せず講義資料を配布します。
参考書／Readings

自由記述／Free Text ：現時点では指定せず、授業内で案内します。

講義スケジュール／Schedule
1.イントロダクション：AIの歴史と応⽤分野※以下は予定であり、授業の進捗状況により各テーマの回数は変更することがありうる
2.機械学習の基礎と展望
3.深層学習の基礎と展望
4.人間の知的活動とAI:認識5.人間の知的活動とAI:予測・判断
6.人間の知的活動とAI:生成
授業計画／Class schedule

7.人間の知的活動とAI:言語・知識
8.人間の知的活動とAI:身体・運動
9.社会でのAI活用：ビジネスデータサイエンス：ビジネス課題とデータサイエンス
10.社会でのAI活用：ビジネスデータサイエンス：ケーススタディ
11.社会でのAI活用：社会課題解決
12.社会でのAI活用：AIの構築・運用
13.社会でのAI活用：AIと社会14.期末テスト

課題等に対するフィードバック方 Loyola/Moodleで行う／Loyola / Moodle法

口頭で行う／verbally／Mediums for feedback to 提出物にコメントをつけて返却する／comments made on returned papers
students

上記以外で行う／using other mediums

課題等に対するフィードバック方法に係る追加情報／Additional information
concerning mediums forfeedbacks

現時点では未定です。講義初回に案内します。

授業の概要／Course description
科目基礎情報／Course information
開講元学部／Faculty
開講元学科／Department
登録コード／Registration
Code
期間／Period
学期／Semester
曜限／Period
教室／Classroom

共通／COMMON
全学共通／GENERAL STUDIES
GSD202022023年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
水／Wed 3
水3 :COM-A／COM-A

科目名／Course title

人工知能基礎／FUNDAMENTALS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

授業形態／Course Type

講義 ／Lecture

科目ナンバリング／Course
Numbering
レベル／Level
教員表示名
主担当教員名／Instructor
単位数／Credits
更新日／Date of renewal

COM213-02j00
200
倉田 正充
倉田 正充／KURATA MASAMITSU
22023/02/19

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format

対面授業／Face-to-face classes only

授業実施方法に係る追加情報／Additional information

ハイフレックス受講のためのZoomに関する情報は、授業前日までにLoyola掲示板で知らせる。

concerning the class format
キーワード

データサイエンス／Keywords

人工知能（AI）

アクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

あり／Yes
近年、急速な発展を遂げている人工知能（AI）は、自然科学の専門的な研究・開発に留まらず、ビジネスや公共政策、芸術など私たちの日常生活にまで浸透しつつある。このような社会において、AIとは何か、AIによって何ができるのか、AIを利用する際に何に注意すべきかについて理解を深めることがますます重要となっている。
本講義では、AIの基本的な概念と⼿法、応⽤例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる方法について学ぶ。具体的には、ま授業の概要

ずAIの歴史や社会との関わり方（倫理や法）を理解したうえで、近年のAIの発展を支える機械学習と深層学習の基礎と展望について学／Course description

習する。さらに人間の知的活動（認識、予測・判断、言語・知識）に関わるAI技術の応用事例を学びつつ、その構築・運用方法について理解を深める。
本講義ではAIに関する理論やプログラミング（PythonまたはR）の学習・演習を行うため、受講する場合は基礎的な数学やプログラミング言語の知識を持っていることが望ましい。ただし、そのような知識が十分でない学生であっても履修できるような授業及び授業外学習の補助も行う。

ディプロマ・ポリシー（DP）との関連（対応するポリシーは、科目開講元のポリシーである。借入れ科目の場合は、カリキュラムマ
ップを参照のこと）／Correspondence to
Diploma Policy of the上智大学DPoffering Faculty andDepartment (Students who
belong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)（1）AIのこれまでの歴史や技術背景を理解したうえで、AIが今後さらに社会に受け⼊れられるために考慮すべき論点を理解する。
到達目標（授業の目標）（2）機械学習や深層学習等の基本的な概念を学習したうえで、既存のAIサービス/システムの仕組みを理解し、また様々な課題解決に／Course objectivesつなげることができる。
（3）⾃らの専⾨分野にAIを応⽤する際に求められるモラルや倫理について理解する。

授業時間外（予習・復習等）の学
習／Expected work outside of

講義資料や参考文献の予習・復習、データ分析演習の課題等。

class
授業1回あたりの授業時間外（予 200分習・復習等）の学習時間

／Length of time for work
expected outside per class他学部・他研究科受講可否

可／Yes／Other departments'※要覧記載の履修対象とする年次を確認すること。

students
評価基準・割合／Evaluation

Please make sure to confirm the student year listed in the bulletin.
授業参加／Class participation（30.0％）（授業期間中）授業内期末試験／ In-class final exam
小テスト等／Quizzes.etc.

（40.0％）（30.0％）

テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：無し。参考書は授業内で紹介する。

講義スケジュール／Schedule
1.ガイダンス・AIの歴史と応⽤分野
2.AIと社会3.機械学習の基礎と展望（1）4.機械学習の基礎と展望（2）5.深層学習の基礎と展望（1）6.深層学習の基礎と展望（2）
授業計画／Class schedule

7.認識（1）
8.認識（2）
9.予測・判断（1）10.予測・判断（2）11.⾔語・知識（1）12.⾔語・知識（2）13.AIの構築と運⽤
14.期末試験

課題等に対するフィードバック方法

Loyola/Moodleで行う／Loyola / Moodle／Mediums for feedback to 口頭で行う／verballystudents

授業の概要／Course description
科目基礎情報／Course information
開講元学部／Faculty
開講元学科／Department
登録コード／Registration
Code
期間／Period
学期／Semester
曜限／Period
教室／Classroom

博士前期課程理工学研究科／GRADUATE SCHOOL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
理工学専攻／MASTER'S PROGRAM IN SCIENCE AND TECHNOLOGYMSIS7260
2023年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
木／Thu 1
木1 :2-411／2-411

科目名／Course title

人工知能特論／ARTIFICIAL INTELLIGENCE

授業形態／Course Type

講義 ／Lecture科目ナンバリング／Course
Numbering
レベル／Level
教員表示名
主担当教員名／Instructor
単位数／Credits
更新日／Date of renewal

INF522-75j00
500
ゴンサルベス タッド
ゴンサルベス タッド／GONSALVES TAD
22023/02/28

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format

対面授業／Face-to-face classes only

授業実施方法に係る追加情報

外部から同時双方向型（Zoom）で参加する学生に対しては、Loyola授業掲示板を通じ、授業開始の1週間前までに情報を示します。第／Additional information

1回授業までに履修登録を必ず済ませた上でLoyola授業掲示板から情報を入手してください。

concerning the class format また、Moodleのコース名・登録キーもLoyola授業掲示板を通じて示します。
キーワード／Keywords
アクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

人工知能
機械学習
深層学習あり／Yes
人工知能（Artificial Intelligence: AI)は、最近よくニュースに取り上げられている。しかし、AIのことを”SF"とちがいないと考える人はすくなくない。本科目は、コンピュータサイエンスのサブ分野である人口知能を紹介する。この講座で、人工知能の扱う探索問題、エキスパートシステム、ファジーシステム、機械学習、進化的計算、群知能、ゲームなどを学ぶ。

授業の概要／Course description

この科目は情報理工学科のディプロマポリシー4にある、IoT、人工知能、データベース、ソフトウェア工学等の情報の生成・活用・蓄積・流通に関わる基礎技術を理解し、最先端情報技術を利活用・創出できる能力を身につけることを目指すものである。

ディプロマ・ポリシー（DP）との関連（対応するポリシーは、科目開講元のポリシーである。借入れ科目の場合は、カリキュラムマップを参照のこと）／Correspondence to
Diploma Policy of theDP2

offering Faculty andDepartment (Students who
belong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
到達目標（授業の目標）／Course objectives人工知能の基礎を学ぶ。
特に、エキスパートシステム構築の技術を学び、各受講生は、独自のエキスパトシステムを提案し、構築する。

授業時間外（予習・復習等）の学
習

毎回授業で教えたチャプターの演習問題を解く。

／Expected work outside of 教科書のチャプターを予習する（所要時間3時間）。
class
授業1回あたりの授業時間外（予習・復習等）の学習時間／Length of time for work
expected outside per class授業 1 回あたり 190 分以上

他学部・他研究科受講可否

可／Yes／Other departments'※要覧記載の履修対象とする年次を確認すること。

students

Please make sure to confirm the student year listed in the bulletin.
授業参加／Class participation（10.0％）

リアクションペーパー／Reaction paper/in-class assignments
評価基準・割合／Evaluation（授業期間中）授業内期末試験／ In-class final exam

（20.0％）（30.0％）（授業期間中）中間試験／Mid-term exam

（30.0％）

その他／Others(in detail)：その他は、演習問題 10%（10.0％）

遅刻はすべて欠席とみなし、授業参加の点数に反映されます。
授業中のスマートフォンの使用は固く禁じます。使用した場合は減点になります。
テキスト（教科書）／Textbook

テキスト（教科書）1／
Textbook1

自由記述／Free Text ：授業中プリントを配布する

著者名／Authors ：Tad Gonsalves
書名／Title ：Artificial Intelligence: A Non-Technical Introduction
出版社・出版年／Publisher.Year ：Sophia University Press, Tokyo, 2017

講義スケジュール／Schedule
1.Chapter 1: 人工知能とは2.Chapter ２: 探索問題
3.Chapter ３: エキスパートシステム
4.PROLOG 演習I
5.PROLOG 演習２
6.Chapter 4: ファジーシステム
授業計画／Class schedule7.中間試験 (エキスパートシステム プレゼンテーション）
8.Chapter 5: 機械学習
9.Chapter 6: 進化的計算
10.Chapter 7: 群知能11.Chapter 8: AIによるゲーム
12.Chapter 9: ライフゲームシミュレーション
13.Chapter 9: Artificial SuperIntelligence
14.期末試験 (AI学習システム プレゼンテーション）

課題等に対するフィードバック方法

Loyola/Moodleで行う／Loyola / Moodle／Mediums for feedback to 口頭で行う／verbally
students