授業情報
※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
| 授業コード Course Code |
2MC2002000
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| 授業開講年度 Year of Class |
2024年度
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| 授業形態 Course Mode |
演習(対面授業)
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| 授業名称 Class Name |
KSGEN303演習2A/3003演習2A
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| テーマ Theme |
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| 科目名 Name of Subject |
KSGEN303演習2A
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英字科目名
English Name of Subject |
Seminar 2A
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身につく能力
Ability to be Acquired in This Class
◎=科目に最も関連する能力
〇=科目に関連する能力
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知識・理解
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国際社会や文化に関する総合的理解力
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| 知識・理解
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基礎的な学習能力
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| 汎用的技能
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語学力と国際コミュニケーション能力
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| 汎用的技能
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グローバル社会の問題を分析する力
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〇
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| 態度・志向性
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国際的視野、豊かな人間性、社会的責任
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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グローバル社会の課題を自ら発見する力
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◎
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| 統合的な学習経験と創造的思考力
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グローバル社会の問題の解決策を探る力
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| 科目単位数 Credit |
2
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| 履修期 Term |
春学期
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| 教員氏名 Name of Teacher |
岩村 英之
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| 開講キャンパス Campus |
横浜
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| 曜時 Day and Period |
金曜３時限(春学期)
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| 授業概要 Course Description |
AIとは、Artificial Intelligence、人工知能の略語です。これからの数十年間で、AIが私たちの社会に大きな変化をもたらすと言われています。すでに、これまで「人間にしかできない」と考えられてきたタスク―自動車の運転や異なる言語間の翻訳など―が、AIによって実用に耐えるレベルで実行できるようになってきています。数年前には、アメリカに存在する職業の47パーセントが数十年のうちにオートメーション化される可能性が高い、という衝撃的な研究が話題になりました。本当に、半分の仕事が機械に奪われてしまうのでしょうか。そうなったら、私たちは何をして生活の糧を得るのでしょうか。この演習では、AIが私たちの仕事や生活、社会全般に及ぼす影響について考えていきます。そして、わたしたちひとりひとりがAI社会にどう備えることができるかも考えてみましょう。具体的な問いとしては、たとえば以下のようなものがあり得るでしょう。
(1)AIに代替されやすい仕事、されにくい仕事はどんなものか。
(2)仕事や生活でAIをどのように活用できるか（味方につけられるか）。
(3)AIの普及によって社会の仕組み（政治、経済）はどう変わるか。
(4)AIの普及によって私たちは今ほど働かなくてよくなる（働けなくなる）のか。あるいは、ほとんど働かなくてよくなる（働けなくなる）のか。
(5)そうなったとき、私たちは何をして過ごすのか。そのような社会で何から充実感を得るのか。そもそも生活できるのか。
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| 到達目標 Class Goals |
【最終目標】
AIによる社会の変化を予測し、個人として、社会として可能な対応を導く。
【中間目標】
(1)現在のAIの仕組みを、少なくとも理系の一歩手前くらいまで理解する。
(2)AIを自分で構築してみる、動かしてみる。
(3)AIの実際の応用事例を知る。
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| 授業言語 Language |
日本語
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| アクティブ・ラーニング Active Learning |
アクティブ・ラーニング対応
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授業計画
Daily Class Schedule
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【第1回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：高校数学の復習(1)
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第2回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：高校数学の復習(2)
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第3回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：人工知能の仕組み(1) 回帰
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第4回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：人工知能の仕組み(2) ロジスティック回帰
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第5回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：人工知能の仕組み(3) サポートベクターマシン
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第6回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：簡単な人工知能を訓練する(1)
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第7回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：簡単な人工知能を訓練する(2)
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第8回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：ニューラルネットワークとは？
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第9回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：ニューラルネットワークはどう学習する？
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第10回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：ニューラルネットワークは要するに何をしている？
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第11回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：噂のディープラーニングとは？
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第12回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：ディープラーニングを体験する
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第13回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：畳込みニューラルネットワーク
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予習内容
Preparation for Class
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事前に配布する資料を「理解」しようと試みてください。単に流し読みしてくるだけでは意味がありません。理解の難しい箇所や、関心を持った箇所については、他の書籍等にあたって「独自の勉強」もしておきましょう。独自の勉強こそが皆さんを大きく成長させるのです。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第14回】
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授業内容
Content/Topic
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発表と議論：レポートのテーマを決める
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予習内容
Preparation for Class
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今学期に学んだことを振り返り、より深く理解してレポートにまとめてみたいと思うトピックを考えておいてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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演習中に考えたことや思いついたこと（あとで詳しく調べてみようと思ったこと）をメモアプリやアウトライナーに記録しておくとよいでしょう。そこから進化したものが、後にレポートや卒論となるでしょう。
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目安時間
Hours
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2 時間
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【第15回】
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授業内容
Content/Topic
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特別学修回：秋学期の「演習2B」の概要を知ることのできる資料を準備しますので、自修してください。
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予習内容
Preparation for Class
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秋学期の内容は、春学期に学んだ内容を基礎としたものになります。春学期に学んだ内容を見直しておいてください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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復習内容
Review of Class
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資料を読んで考えたことや思いついたことをmanabaに書き込んでください。その問題意識をもって演習2Bに臨んでください。
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目安時間
Hours
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2 時間
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授業に関する注意事項
Remarks for Class |
・私自身はAIの専門家ではありませんので、ゼミの皆さんといっしょに勉強していこうと考えています。
・AIの技術的詳細には立ち入りませんが、AI仕組みの初歩的な理解は目指します。
・あくまで、現在のAI、すなわち機械学習に基づいたAIに焦点を当てます（この文の意味がわからない人は気にしないでください）。
・現代のAI技術の初歩的な理解に必要最低限の数学も勉強します。
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| 教科書 Texts |
「一冊通して読むべき本」という意味での教科書は指定しません。以下の「参考書」から、必要な部分を選んで読んでいきます。
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| 参考書 Reference Books |
[1]松尾豊（2015）『人工知能は人間を超えるか』KADOKAWA
[2]ボールドウィン（2019）『グロボティクス：グローバル化＋ロボット化がもたらす大激変』日本経済新聞社
[3]サスキンド（2022）『WORLD WITHOUT WORK：AI時代の新「大きな政府」論』みすず書房
[4]ブリニョルフソン＆マカフィー（2015）『ザ・セカンド・マシン・エイジ』日経BP
[5]涌井貞美（2019）『高校数学でわかるディープラーニングのしくみ』ベレ出版
[6]森巧尚（2021）『Python3年生 機械学習のしくみ』翔泳社
[7]森巧尚（2023）『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』翔泳社
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課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method |
授業時間内に講評・解説を行う
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課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method Content |
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成績評価の基準
Evaluation Criteria |
発表（各学期数回）と期末レポートに40点ずつ配分します。残りの20点は、どれだけ独自に勉強したかを、他の発表者へのコメント等から評価します。自分で勉強をすすめることを高く評価します。
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| 関連URL Related URL |
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| 備考 Notes |
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| 添付ファイルの注意事項 Notice |
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| 更新日時 Date of Update |
2024年02月10日 21時59分42秒
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