学部・大学院区分情報・博前
時間割コード2560089
科目区分
主専攻科目
科目名　【日本語】人工知能システム1
科目名　【英語】
コースナンバリングコードGSI166033J
担当教員　【日本語】長尾　確 ○ 武田　浩一 出口　大輔 笹野　遼平
担当教員　【英語】NAGAO Katashi ○ TAKEDA Koichi DEGUCHI Daisuke SASANO Ryohei
単位数1
開講期・開講時間帯春１期 月曜日 ４時限
Spring1 Mon 4
対象学年１年
1
授業形態
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
知能システム学専攻
必修・選択


授業の目的　【日本語】
人工知能(AI)は，人間の生活を安全で便利にするために欠くことのできない本質的に重要な学問分野である。
AIを学ぶことで人間が不得意とする作業を，人間を上回る精度で遂行できる高度な情報システム(AIシステム)を実現することができる。
本講義では，人間と対話する具体的なシステムの実現法を題材とし，人工知能の原理について教授する。
授業の目的　【英語】
Artificial intelligence (AI) is an essential academic discipline indispensable for making human life safer and more convenient.
By learning AI, you can build an advanced information system (AI system), which can perform tasks inadequate for humans beyond human accuracy.
In this lecture, we will teach practical techniques of artificial intelligence - in particular, conversational robots, speech recognition, and machine learning technologies for real world applications of AI.
到達目標　【日本語】
人工知能(AI)は，人間の生活を安全で便利にするために欠くことのできない本質的に重要な学問分野である。
AIを学ぶことで人間が不得意とする作業を，人間を上回る精度で遂行できる高度な情報システム(AIシステム)を実現することができる。
本講義では，人間と対話するシステムの実現法を題材とし，人工知能の原理について教授する。
到達目標　【英語】
Artificial intelligence (AI) is an essential academic discipline indispensable for making human life safer and more convenient.
By learning AI, you can build an advanced information system (AI system), which can perform tasks inadequate for humans beyond human accuracy.
In this lecture, we will teach practical techniques of artificial intelligence - in particular, conversational robots, speech recognition, and machine learning technologies for real world applications of AI.
授業の内容や構成
本講義ではスマートスピーカーを題材として取り上げ，このシステムの実現に用いられる
音声認識・対話処理を中心に，人工知能技術の利用例，機械学習などの人工知能に関連する基礎技術を教授する。

〔計画〕
1. ガイダンス
2. スマートスピーカーとAI
3. 音声認識
4. 機械学習１
5. 機械学習２
6. 対話処理１
7. 対話処理２
8. 総合討論
In this lecture, we will introduce some specific systems including smart speakers and conversational robots as subjects and technologies used to realize these systems with the focus on speech recognition, machine learning and dialogue processing, examples of utilization of artificial intelligence technologies in real world applications.

[Plan]
1. Guidance
2. Smart Speakers and AI
3. Speech Recognition
4. Machine Learning 1
5. Machine Learning 2
6. Dialogue Processing 1
7. Dialogue Processing 2
8. General Discussion
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
講義中に与えるレポート６０％，プレゼンテーション４０％で評価し，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。
教科書・参考書
必要に応じて参考資料，論文等を配布する。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
プログラミングとプレゼンテーションを課題として与える。
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