学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博前
時間割コード
Registration Code
2560089
科目区分
Course Category
科目名 【日本語】
Course Title
人工知能システム1
科目名 【英語】
Course Title
Artificial Intelligence Systems 1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI166033J
担当教員 【日本語】
Instructor
出口 大輔 ○ 武田 浩一 長尾 確 笹野 遼平
担当教員 【英語】
Instructor
DEGUCHI Daisuke ○ TAKEDA Koichi NAGAO Katashi SASANO Ryohei
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春1期 月曜日 4時限
Spring1 Mon 4
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style

開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
必修・選択
Required / Selected


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
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。具体的なシステムを題材として,人工知能に関連する技術がどのように用いられているかについて学ぶ。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
Artificial Intelligence (AI) is a fundamental and important technology to make our life safe and convenient. Through the study about AI, it will be possible to realize advanced information systems (AI systems) that can perform tasks accurately and quickly than ourselves. In this lecture, students will learn AI-related technologies used in various systems.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
人間と対話するロボットや自動走行車を含む具体的なシステムの実現法を題材とし,ロボットが実世界を認識するコンピュータビジョン技術を中心として人工知能の原理について理解する。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
Students will learn the principles of artificial intelligence related to computer vision technology that helps robots to recognize the real world.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
本講義ではロボットや自動走行車を含む具体的なシステムを題材として取り上げ,これらのシステムの実現に用いられるコンピュータビジョンを中心に,ロボットや自動走行車における人工知能技術の利用例,カメラ幾何,3次元復元,物体認識,行動予測などの人工知能に関連する基礎技術について学ぶ。

1. ガイダンス
2. ロボットや自動走行車における人工知能技術の利用例
3. 多視点カメラ幾何
4. 3次元復元
5. 自己位置推定
6. 物体検出・認識
7. 行動予測・推定
8. 総合討論
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件は要さない。
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
Textbook/Reference book
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)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
人工知能の実応用例に関する調査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
Lecture format, etc.
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)