学部・大学院区分情報学部
時間割コード1001199
科目区分
専門科目(コンピュータ科)関連専門科目(自然，人社)
科目名　【日本語】人工知能基礎２
科目名　【英語】Foundations of Artificial Intelligence 2
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】長尾　確 ○
担当教員　【英語】NAGAO Katashi ○
単位数1
開講期・開講時間帯秋２期 木曜日 ２時限
Fall2 Thu 2
対象学年３年
3
授業形態講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
CS共通
必修・選択
ＣＳ必修


授業の目的　【日本語】
人工知能基礎1に引き続き，知的な情報システムを作る基本原理（理論と技術），さらにその原理に基づいた様々な応用システムについて学習する。特に，人間と対話するロボットや高度なAIアプリケーションを含む具体的なシステムの実現法について学ぶ。人工知能の応用のためには，知能の原理の他に，機械の知能化を促進する周辺の技術（例えば，自然言語処理や機械学習）も必要である。それらについても簡単に触れる。
授業の目的　【英語】
In this lecture, students will learn about the foundation of artificial intelligence as a basic principle of making an intelligent machine, especially machine learning technology and its applications. This lecture emphasizes more practical content.
到達目標　【日本語】
知的な情報システムを作る基本原理（理論と技術），さらにその原理に基づいた様々な応用システムについて学習する。特に，人間と対話するロボットや高度なAIアプリケーションを含む具体的なシステムの実現法について学ぶ。人工知能(AI)の応用のためには，知能の原理の他に，機械の知能化を促進する周辺の技術（例えば，自然言語処理や機械学習）も必要である。それらについても簡単に触れる。本講義では，AIの具体的な応用技術を修得することを目指す。
到達目標　【英語】
授業の内容や構成
本講義ではAIの応用技術である，VR(仮想現実)とAI，知能ロボット，インテリジェントビークル，知的インタフェース，対話システム，感情認識AI，エッジAIなどについて教授する。

1. イントロダクション
2. VRとAI(ビルディングスケールVRとVRトレーニング)
3. 自律移動ロボット(地図生成と自己位置推定)
4. インテリジェントビークル(安全自動走行)
5. 知的インタフェース(拡張現実とAI)
6. 対話システム(スマートスピーカーと音声対話)
7. 人間の心的状態を推定するシステム(感情認識)
8. エッジ・インテリジェンス(IoT，AI家電)
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
講義中に与える演習課題（1問程度）の評価の合計が100点満点で，60点以上を合格とする。
教科書・参考書
必要に応じて配布する。

課外学習等（授業時間外学習の指示）
講義において説明した内容を理解するために課題を与える。
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置