タイトル

開講年度 開講学部等
2026 ひと・まち未来共創学環
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期 水5～6   4.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1012117020 人工知能概論 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
栗原　俊之 ー
担当教員[ローマ字表記]
栗原　俊之
特定科目区分 STEAM関連科目 対象学生   対象年次  
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
データサイエンスに関する知識・技術として、人工知能とは何か、様々な目的に応じて機能を実現するために、どのような仕組みでデータを処理しているのか、機械による学習とは何を行うことか、またその概要や人工知能の得意なところ、苦手なところについて理解する。
授業の到達目標
・人工知能とは何か理解している。
・人工知能で実現できる機能を利用例とともに説明できる
・人工知能が様々な機能を実現する仕組みの概要を理解している。
・人工知能の得意なところ、苦手なところを理解している。
・人工知能が社会にどのように活用され、新たな価値を生んでいるかを理解している。
授業計画
【全体】
教科書は使用しないが、毎回授業資料を配布するので、事前に熟読しておくようにする（各回30分程度）。
さらに余裕があれば、関連する内容を事前にインターネットで検索したり、文献を読んだりしておく。
毎回、授業の内容に関連する課題を出すので、次回までにその課題に取り組む（各回90分程度）。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 イントロダクション 人工知能（AI）とは？ 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第2回 人工知能と社会 身近にある人工知能 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第3回 人工知能の歴史
 		これまでに2度起きたAIブームと現状
 		授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第4回 人工知能の特徴①
 		人工知能が得意なことと苦手なこと
 		授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第5回 人工知能の特徴②
 		人工知能にまつわる様々な話 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第6回 人工知能を支える技術①
 		現在のAI研究を知るキーワード、機械学習 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第7回 人工知能を支える技術②
 		教師あり学習、教師なし学習 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第8回 人工知能を支える技術③ 強化学習、深層学習 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第9回 人工知能の実践①
 		人工知能による文字認識
 		授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第10回 人工知能の実践② 人工知能による画像判別 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第11回 人工知能の実践③ ⼈⼯知能による⾳声認識 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第12回 生成AIの実践①
 		生成AI　はじめの一歩 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第13回 生成AIの実践② 生成AIの教育利用 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第14回 生成AIの実践③ ⽣成AIの企業での利⽤ 授業資料を熟読し、関連するインターネットや文献を検索しておく。
授業内容を復習し、課題についてレポートを作成し提出する。(120分)
第15回 まとめ 人工知能が社会に与える影響 プレゼンテーションと討論の準備をする（計120分）
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: 20%　B: 10%　C: --%　D: 10%
成績評価法
各回の課題提出　80%、授業への参加度（ディスカッション、プレゼンテーション）20％により、総合的に評価する。
教科書にかかわる情報
備考
参考書にかかわる情報
参考書 書名 文系のためのめっちゃやさしい人工知能 ISBN 431552591X
著者名 松原仁監修 出版社 ニュートンプレス 出版年 2022
参考書 書名 機械学習入門 : ボルツマン機械学習から深層学習まで ISBN 4274219984
著者名 大関真之著 出版社 オーム社 出版年 2016
参考書 書名 世界一カンタンで実戦的な文系のための人工知能の教科書 ISBN 4802612478
著者名 福馬智生, 加藤浩一著 出版社 ソシム 出版年 2020
備考
メッセージ
キーワード
データサイエンス、人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、強化学習、深層学習
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
関連科目
データ科学のための基礎数学、統計学概論
履修条件
連絡先
栗原　俊之
居室 ：理学部本館334号室
e-mail: t-kurihara@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
金曜日　9時～17時

それ以外の曜日でも随時受け付ける。ただし、事前にメールにて連絡すること。

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