学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報学部
時間割コード
Registration Code		1001199
科目区分
Course Category
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】
Course Title		[遠隔]人工知能基礎２
科目名　【英語】
Course Title		[remote]Foundations of Artificial Intelligence 2
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		SIS-13-3019-J
担当教員　【日本語】
Instructor		長尾 確 ○
担当教員　【英語】
Instructor		NAGAO Katashi ○
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
対象学年
Year		３年
3
授業形態
Course style		講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
CS共通
必修・選択
Required / Selected
ＣＳ必修


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。
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.
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。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
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）
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
人工知能基礎１
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
各回で小テストを実施し、その点数と質問等の点数の合計が100点満点で，60点以上を合格とする。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
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）
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。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
オンデマンド（遠隔）
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)
講義視聴アプリをPCにインストールして、講義をダウンロード・視聴する。アプリについては、TACTにて説明する。