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
GSD20200
2022年度／Academic Year

春学期／SPRING

春学期／SPRING
水／Wed 2
水2 :1-403／1-403

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
ゴンサルベス タッド
ゴンサルベス タッド／GONSALVES TAD
22022/02/21

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format
授業実施方法に係る追加情報／Additional information
concerning the class format
キーワード／Keywords
アクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

対面授業／Face-to-face classes only
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
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。
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。
＊中間試験と期末試験は対面となります。
ソフトウェア、データ、知識、人工知能、機械学習あり／Yes
人工知能（Artificial Intelligence: AI）の急速な発展の影響により、我らの教育、経済や生活様式が大幅に変更しつつある。人間社会の様々な問題を解決するためにコンピュータソフトウェアに「知能」を注入したAI技術は、科学的・工学的な問題だけでなく、ビジネ

授業の概要／Course description

ス、言語、ゲーム、芸術、音楽、などにも応用されている。この科目では、最近ニュースで取り上げられているAIの様々な技術、アプリケーションや機械学習の基礎を学ぶ。特徴として、数学・プログラミングといった理系の専門家のアップローチではなく、文系の学生も、就職活動を始める前に、「AIについてこれぐらいは知っておいた方がいい」ことを整理し、就職先のAIシステム開発に携わることを可能にする。この講座では、AIの倫理的問題にも重点を置く。 将来、危険性のあるAIの発展の可能性を充分にさぐり、安全なAIの開発と使用を促す。

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 who
belong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバ
到達目標（授業の目標）

ックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること、そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応／Course objectives

用するための大局的な視点を獲得することを本授業のねらいとする。学部学科を問わずAIの基礎知識の習得をめざす。さらに、AIシステムのマネージメントもできるようにする。

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

予習・宿題（所要時間は毎回２時間）

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.
出席状況／Attendance（10.0％）

授業参加／Class participation（10.0％）

リアクションペーパー／Reaction paper/in-class assignments（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％）
テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：MOODLE にアップロード
テキスト（教科書）2／
Textbook2

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

講義スケジュール／Schedule
1.人工知能 (AI)とは？
2.AIの歴史
3.探索問題4.データと知識
5.知識ベースシステム
6.プログラミング言語
授業計画／Class schedule

7.自然言語8.中間テスト9.進化的アルゴリズム
10.ライフゲーム
11.機械学習の基礎と展望
12.深層学習の基礎と展望
13.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

共通／COMMON
全学共通／GENERAL STUDIES
GSD202012022年度／Academic Year

秋学期／AUTUMN

秋学期／AUTUMN
火／Tue 3
火3 :11-704／11-704

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
小松 里奈
小松 里奈／KOMATSU RINA
22022/09/13

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format
授業実施方法に係る追加情報／Additional information
concerning the class format
キーワード／Keywords
アクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

対面授業／Face-to-face classes only
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
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。
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。
＊中間試験と期末試験は対面となります。
ソフトウェア、データ、知識、人工知能、機械学習あり／Yes
人工知能（Artificial Intelligence: AI）の急速な発展の影響により、我らの教育、経済や生活様式が大幅に変更しつつある。人間社会の様々な問題を解決するためにコンピュータソフトウェアに「知能」を注入したAI技術は、科学的・工学的な問題だけでなく、ビジネ

授業の概要

ス、言語、ゲーム、芸術、音楽、などにも応用されている。この科目では、最近ニュースで取り上げられているAIの様々な技術、アプ／Course descriptionリケーションや機械学習の基礎を学ぶ。特徴として、数学・プログラミングといった理系の専門家のアップローチではなく、文系の学生も、就職活動を始める前に、「AIについてこれぐらいは知っておいた方がいい」ことを整理し、就職先のAIシステム開発に携わる知識を供給する。

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 the上智大学DPoffering Faculty andDepartment (Students whobelong to other faculties
and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバ
到達目標（授業の目標）

ックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること、そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応／Course objectives

用するための大局的な視点を獲得することを本授業のねらいとする。学部学科を問わずAIの基礎知識の習得をめざす。また、AI技術を用いてできる技術とAIにある課題の理解も目指す。

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

予習・宿題（所要時間は毎回２時間）

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.
出席状況／Attendance（10.0％）

リアクションペーパー／Reaction paper/in-class assignments（30.0％）

（授業期間中）授業内期末試験／ In-class final exam
（授業期間中）中間試験／Mid-term exam

（30.0％）（30.0％）

テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：MOODLE にアップロード
テキスト（教科書）2／
Textbook2

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

講義スケジュール／Schedule
1.本講義の概要
2.AIとは？&AIの歴史
3.探索問題1(基本的な探索)
4.探索問題2(ゲーム理論と探索)
5.最適化問題
6.線形回帰授業計画／Class schedule

7.クラス分類
8.中間テスト
9.エキスパートシステム
10.自然言語処理
11.深層学習とは？
12.深層学習を用いての技術紹介
13.AIのこれからと課題
14.期末テスト

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