タイトル

開講年度 開講学部等
2025 大学院人間社会科学研究科（修士課程）
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
前期 月7～8    
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
2111000017 情報処理特論[Advanced Information Processing] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
村井 礼[MURAI Hiroshi] ー
担当教員[ローマ字表記]
村井 礼　[MURAI Hiroshi]
特定科目区分   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
本講義では、最先端のAI技術を学び、実社会の課題解決に応用できるスキルを修得することを目的とする。具体的には、AIプログラミングの基礎から最新の技術トレンドまでを幅広く学び、実際にプログラミングを行うことで理解を深める。また、事例研究を通じてAI技術の応用可能性を探求し、研究活動への応用を図る。
授業の到達目標
本科目は受講者が、
１. 学習支援におけるAIの役割及び活用法に関して柔軟な思考ができる（DP1）
２. 実践的なAIプログラミング技術を身につける（DP2）
３. 修得した知識および技術を活用して専門領域における問題解決や課題解決の手段を提案することができる（DP3）
ことを目的としています。
授業計画
【全体】
16回の授業全体を環境構築フェーズ、基礎演習フェーズ、応用演習フェーズの３フェーズに分けます。
環境構築フェーズ: AIプログラミングの環境構築および最新情報の調査。
基礎演習フェーズ: 取り組む課題について科目担当教員と議論。
応用演習フェーズ: AIプログラミングの実践。
最終課題として、報告書を提出します。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 ガイダンス
AIプログラミングの概要
環境構築 		講義概要と全体スケジュール、人工知能の歴史、開発環境の概要について説明する。 予習としてWeb上で「Python」「プログラミング」をキーワードで情報を収集しておくこと（目安時間：１時間）
第2回 AIプログラミング基礎演習その１ 与えられたテーマに基づいて、基礎的なAIシステムを設計する。 テーマについて調査しておくこと（目安時間：２時間）
第3回 AIプログラミング基礎演習その２ 与えられたテーマに基づいて、基礎的なAIシステムを構築する。 テーマについて調査しておくこと（目安時間：２時間）
第4回 AIプログラミング基礎演習その３ 与えられたテーマに基づいて、開発した基礎的なAIシステムを評価する。 テーマについて調査しておくこと（目安時間：２時間）
第5回 プレゼンテーションおよびディスカッション 開発したシステムについて発表し、向上点について議論する。 簡単なプレゼン資料を作成すること（目安時間：2時間）
第6回 AIプログラミング応用演習その１ 調査した結果に基づいて、担当教員とAIシステムの実装について議論する。 テーマについて調査しておくこと（目安時間：２時間）
第7回 AIプログラミング応用演習その２ 調査した結果に基づいて、担当教員とAIシステムの実装について議論する。 テーマについて調査しておくこと（目安時間：２時間）
第8回 AIプログラミング応用演習その３ 与えられたテーマに基づいて、AIシステムのプロトタイプを構築する。 テーマについて調査しておくこと（目安時間：２時間）
第9回 AIプログラミング応用演習その４ 与えられたテーマに基づいて構築したAIシステムを評価する。 テーマについて調査しておくこと（目安時間：２時間）
第10回 プレゼンテーションおよびディスカッション 開発したシステムについて発表し、向上点について議論する。 簡単なプレゼン資料を作成すること（目安時間：2時間）
第11回 AIプログラミング応用演習その５ 得られた向上点に基づいて、改善システムを設計する。 グループ内でテーマについて話し合っておくこと（目安時間：２時間）
第12回 AIプログラミング応用演習その６ 得られた向上点に基づいて、改善システムを構築する。 グループ内でテーマについて話し合っておくこと（目安時間：２時間）
第13回 AIプログラミング応用演習その７ 得られた向上点に基づいて、改善システムを構築する。 グループ内でテーマについて話し合っておくこと（目安時間：２時間）
第14回 AIプログラミング応用演習その８ 得られた向上点に基づいて、改善システムを評価する。 グループ内でテーマについて話し合っておくこと（目安時間：２時間）
第15回 プレゼンテーションおよびディスカッション 最終レポートおよび制作物を提出する。 最終レポートの作成等を行うこと（目安時間：２時間）
※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: --%　B: --%　C: --%　D: --%
成績評価法
最終報告書60%、小テスト・授業内レポート20%、宿題・授業外レポート20%
教科書にかかわる情報
備考
授業前後に教材データのＷＥＢ配信を行います。
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
生成AIやインターネットの普及のおかげで、プログラミングを誰でも楽しめる時代になりました。「〇〇できる機能があると良いな」と身近な課題に気づき、具体的な解決方法を考え出せるスキルの方が重要になりつつあります。この授業では、プログラミングスキルの向上より、課題解決にAIを活用するスキルの修得に重点を置くので、文系の学生でもアプリを開発できるように指導します。また、適宜、AIと著作権などの微妙な問題についても触れるので、気になる人は遠慮なく相談して下さい。
キーワード
人工知能、プログラミング
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
履修条件
連絡先
村井礼：muraip[at]yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
メールで連絡ください

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