科目名 （英語表記） |
ＡＩ活用入門 ２／ Introduction to AI Solutions |
担当教員 |
巳波 弘佳（MIWA HIROYOSHI）, 西野 均（NISHINO HITOSHI） |
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定 員 |
10名以内 | 単位数 |
2 |
大学名 |
関西学院大学 | 連絡先 |
0798-54-6180 |
開講学期 |
秋学期 | 開講期間 |
9月24日～1月14日 |
曜日・時限 |
火曜日配信 | 教 室 |
非対面 |
履修条件 |
キャンパス |
非対面 | |
授業形態 |
非対面授業オンデマンド型 |
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授業方法 |
オンデマンドB型オンライン授業：バーチャルラーニングにて提供する。つまり履修学生は各自のPCにてオンラインで受講する。各回には小テスト、最後の授業回には総合テストが用意されており、各自オンラインにてテストを受ける。バーチャルラーニングの概要は添付の受講ガイドにて確認すること。 各回には受講期間が定められている。期日までに受講を完了しない場合、その後は受講ができなくなることがある。受講できなくなった場合にはそれ以降の動画を視聴することができず不合格となるので注意すること。 授業は専用のラーニングシステムにて配信する。ラーニングシステムのURLは履修者確定後、LUNAに掲載する。また、各回の授業公開日を授業計画欄に記載している。 なお、PCの推奨環境は、Microsoft Windows10、またはMac OS X 10.8以上。タブレットは不可。また、バーチャルラーニングシステムの利用時には顔認証を行うため、Webカメラが必要。 |
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学習目標 |
1. 産業構造の変化や今後必要とされるスキルなど社会背景に関する知識、AI技術に関する基礎知識について説明できるようになる。 2. AIを利用したデータ解析に関する基礎知識を理解し、簡単なデータ解析ができるようになる。 3. AIを利用した簡単なアプリケーションを開発できるようになる。 |
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授業概要 |
産業構造の変化や今後必要とされるスキルなど社会背景に関する知識、AI技術に関する基礎知識、AIを活用するために必要不可欠なデータサイエンスに関する基礎知識、AIを利用したアプリケーションを開発するための基礎知識を学ぶ。 | ||
授業時間学習 以外の学習 (準備学習含む) |
・受講ガイドを良く読み、バーチャルラーニングでの学び方について理解しておくこと。また、必要なPC環境の設定も行っておくこと。PCやネットワークの基本的な使い方にも慣れておくこと。 ・授業で学んだことや関連した話題について、ネットや書籍などで調べてまとめること。 |
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評価方法 |
授業中試験 | ||
教科書 |
AI活用入門学習用ガイドブック（日経パソコン）」 本科目の学習内容をダイジェストとして一冊にまとめた、学習を支援するガイドブックです。 購入は任意ですが、ガイドブックを併用することで、より確実な学びとスキルの習得が可能になります。 ※一部更新版のPDFを別途配布いたします。 |
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参考書 |
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特記事項 |
＜履修にあたっての留意点＞ 1．顔認証の目的 本科目のラーニングシステムでは、不正アクセス、及び不正行為を防ぐために顔認証を導入しています。システムによって不正行為の可能性が検知された場合、授業担当者による顔写真の検証が行われます。それ以外の目的で顔写真を確認することや、他の目的に使用することは一切ありません。 2．顔認証を正確に行うため ログイン時・テスト受験時の顔認証では、下記の例の状態にならないよう考慮してください。 例：顔が遠い、顔が正面を向いていない、顔の一部が覆われている、複数人が写り込んでいる、顔の表面が暗い 3．各回の講義の受講期限 各回には受講期間が定められています。期日までに受講を完了しない場合、その後は受講ができなくなることがあります。受講できなくなった場合にはそれ以降の動画を視聴することができず不合格となりますので注意してください。受講可能な段階で、速やかに修了してください。 4．小テストや、事前/事後課題を進めるために 小テストには合格基準点があり、合格するまで次に進めません。不合格の場合は、再度テストを受験してください。事前/事後課題は実施していないと、講義本編でのワークが実施できませんので、必ず実施してください。 5．質問や議論方法 講義内容については、まずはTAチャットボットに聞いてみましょう。講義内容に関する議論は「トークボード」を使いましょう。講義受講に関する質問やシステム/教材不備に関する質問は「お問い合わせ」を利用してください。 6．本科目の単位修得者にオープンバッジを付与します。付与に際しては氏名とメールアドレスを外部システムに登録する必要がありますので予め承知ください。付与（登録）を希望しない場合は、受講開始後にラーニングシステムの問合せから申し出てください。 ※オープンバッジとはスキル修得を証明するデジタル証明です。修得したオープンバッジは修得者自身によりメール等で共有可能であり、就職活動等のシーンで活用できます。 |
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授業計画 |
【14回すべてオンデマンド授業で実施】 【9月24日配信（11月5日公開終了）】 第一回 講義ガイダンス 講義の目的と目標、受講方法を理解する。 AIの活用事例などに触れ、意欲的に学習できるようになる。 【9月24日配信（11月5日公開終了）】 第二回 第4次産業革命・Society5.0・AIが変える社会 第4次産業革命とSociety5.0に伴う、これからのAI活用人材に必要な基礎スキルについて理解を深め、AI活用人材とはどのような人材かを理解する。 【9月24日配信（11月5日公開終了）】 第三回 AIを活用するビジネス リーディングカンパニー6社(IBM, Microsoft, Google, Amazon, Apple, Meta)や日本企業のAI技術の概要やビジネス事例を学び、AIを活用して課題を解決するとはどういうことか理解する。 【10月8日配信（11月19日公開終了）】 第四回 AIを支える技術 AIを支える技術を理解し、AIを支える技術の全体像を学ぶ。 【10月8日配信（11月19日公開終了）】 第五回 AI機能とAPI① 様々なAI機能とそれを使うためのAPI(Application Programming Interface)を理解する。 自然言語処理機能/APIの概要を知り、自然言語処理機能/APIを使って何ができるのかを理解する。 【10月8日配信（11月19日公開終了）】 第六回 AI機能とAPI② 音声認識・画像・動画解析機能/APIの概要を知り、音声認識・画像・動画解析機能/APIを使って何ができるのかを理解する。 【10月22日配信（12月3日公開終了）】 第七回 AIアプリのシステム開発 ビジュアルプログラミング言語「Node-RED」を用いて、 機能/APIを呼び出す方法を理解し、活用可能な知識とスキルを身につける。 【10月22日配信（12月3日公開終了）】 第八回 機械学習① クラウド上のAI機能をAPIを用いて扱う以外のAIについて学ぶ。ここでは、データから傾向を分析し、将来の予測を行うAIを理解する。 【10月22日配信（12月3日公開終了）】 第九回 機械学習② クラウド上のAI機能をAPIを用いて扱う以外のAIについて学ぶ。ここでは、データから傾向を分析し、将来の予測を行うAIを理解する。 【11月5日配信（12月17日公開終了）】 第十回 AIとデータサイエンス AIとデータサイエンスの関係性を把握し、より深くAIを活用できるようにデータサイエンスの知識とスキルを身につける。 【11月5日配信（12月17日公開終了）】 第十一回 データ分析の基礎 数学・統計知識(分散、標準偏差、相関係数、等)に触れ、情報処理系の知識を活用できるスキルを身につける。 【11月5日配信（12月17日公開終了）】 第十二回 データ分析の実践的活用 回帰分析によって予測を行うAIを理解し、活用可能な知識とスキルを身につける。 【11月19日配信（1月14日公開終了）】 第十三回 システム開発の理解 システムの開発の流れを疑似体験するとともに、顧客・ユーザーの要求を正しく認識し、AIを活用する際のシステム設計の知識を身につける。 【11月19日配信（1月14日公開終了）】 第十四回 講義全体の振り返り 講義全体の知識・スキルの修得を確認するために、総合テストを行う。 講義全体を振り返るとともに、AI活用の最新事例に触れて、AI活用人材になるために必要な知識・スキルについて考察する。 |
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申込方法 |
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