授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 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。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | 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. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | 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。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 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，感情認識AI，エッジAI，エンタープライズAIなどについて教授する。
1. イントロダクション
2. エージェント（対話システムと擬人化インタフェース）
3. VRとAI（ビルディングスケールVRとVRトレーニング）
4. 自律移動ロボット（地図生成と自己位置推定）
5. インテリジェントビークル（安全自動走行）
6. 感情認識AI（人間の心的状態を推定する）
7. エッジAI（IoT、AI家電）
8. エンタープライズAI（RPA、社会システムとAI）
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | 講義中に与えるレポート課題の評価の合計が100点満点で，60点以上を合格とする。 | |
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教科書・参考書
Textbook/Reference book | | |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 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場合がある。 | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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