| １回 |
○科目ガイダンス
○AIの基本的働きの概要を学習する。
○AIの基本的操作を学習する。 |
○学習目標、授業方針、評価
方法等について説明する。
○簡単なモデルによりAI紹介
する。
○画像識別の使用例を紹介す
る。
○簡単なサンプルによるAI使
用を体験する。（音声認識，
テキスト音声変換など） |
○学習した内容を復習し、課題に
取り組む。
○次回の学習内容について配布プ
リントを中心に予習をする。 |
60
30 |
| ２回 |
○AIの画像認識について学ぶ。
○AIに関連する法令を学ぶ。
○AIに関連する倫理問題を学び，「人に関する情報に
おける倫理尊重」の必要性を理解する。 |
○画像認識の仕組みを理解し
，デモ用モデルを用いて，基
本操作を体験する。
○AI倫理に関する説明を
行う。
○「AIに関する倫理的使用に
関する学生宣言」への署名を
行う。
○これまでの授業について振
り返りを行う。 |
○学習した内容を復習し、課題に
取り組む。
○次回の学習内容について配布プ
リントを中心に予習をする。 |
60
30 |
| ３回 |
○ＡＩの画像識別を数字や文字を中心に学ぶ。
○機械学習用データ構成の基礎を学ぶ。 |
○数字・文字の画像識別を体
験する。
○簡単なデータ作成を行う。 |
○学習した内容を復習し、課題に
取り組む。
○次回の学習内容について配布プ
リントを中心に予習をする。 |
60
30 |
| ４回 |
○機械学習用データ作成の基礎を学ぶ。
○自作データによる画像識別について学ぶ。 |
○画像認識の応用に関するグ
ループ学習と討議を行う。
○レポート作成の準備を
行う。
○分類器による機械学習の実
習を行う。 |
○学習した内容を復習し、課題に
取り組む。
○次回の学習内容について配布プ
リントを中心に予習をする。 |
60
30 |
| ５回 |
○自然言語処理について学ぶ。 |
○自然言語処理：NLPをとお
してAIの仕組みを解説する。
○自然言語処理の実習を
行う。
○これまでの授業について振
り返りを行う。 |
○学習した内容を復習し、課題に
取り組む。
○次回の学習内容について配布プ
リントを中心に予習をする。 |
60
30 |
| ６回 |
○自然言語処理とそのデータ分析について学ぶ。
○対話型音声識別について学ぶ。 |
○自然言語処理：NLP分類器
の使用を体験する。
○画像認識の仕組みを
理解し，デモ用モデルを
用いて，基本操作を体験
する。
○レポート作成の準備を
行う。 |
○学習した内容を復習し、課題に
取り組む。
○次回の学習内容について配布プ
リントを中心に予習をする。 |
60
30 |
| ７回 |
○AIの歴史について学ぶ。
○全体について振り返り，機械学習（深層学習）につ
いて，グループ討議を行い復習する。
○自己点検授業として，出席，提出物，成績評価につ
いての確認を行う。 |
○AIの歴史を解説する。
○グループ討議を実施する。
○これまでの授業について振
り返りを行う。
○出席，提出物を確認する。
○成績評価の説明をする。 |
○AIの歴史について学習した内容
を復習する。
○これまで学習した内容を振り返
り，全体の流れを確認し，復習す
る。 |
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30 |
一般に、授業あるいは課外での学習では：「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、ＧｏｏｄＷｏｒｋ！」：のようなプロセス（一部あるいは全体）を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。