2024年度学院等開講科目環境・社会理工学院技術経営専門職学位課程技術経営専門職学位課程

数理情報分析応用I

開講元: 技術経営専門職学位課程
担当教員: 池田伸太郎
授業形態: 講義/演習 (ライブ型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 火11-12
クラス: -
科目コード: TIM.A538
単位数: 0.50.50
開講時期: 2024年度
開講クォーター: 3Q
シラバス更新日: 2025年3月14日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

　深層学習（ディープラーニング）技術の飛躍的な進歩によって学術研究の発展のみならず産業や社会に大きな変革がもたらされている。画像認識AIやゲームAIは既に人間の能力を超えていることが示されており、古典的な最適化・探索技術も常に新しいアルゴリズムが提案・実用化されている。併せて、量子コンピューティングも限定的な場面（例えば組合せ最適化）において適用事例が徐々に報告されている。今後これらの先進技術に関する基礎的な知識や技術的限界に関する理解は、現場のエンジニアのみならずマネジメント層にも求められる。
　本講義では技術経営を学ぶ学生を対象としているため、数学の詳細な理論解説はなるべく回避し、深層学習にまつわる基礎的な知識を幅広く習得することを目的とする。また、プログラミング実習を通じて簡易的なモデル作成を行うことで深層学習のメリット・デメリット、適用範囲を受講者自身が正しく理解することを目的とする。
なお、本講義で扱うプログラミング実習は、Pythonの初学者に対応したレベルを想定している。機械学習の初学者でも無理なく学習できるよう配慮し、各手法の適用事例を踏まえつつ、アルゴリズムの原理及び簡易的な手法の実装力を身につける。

到達目標

本講義を履修することで次のことを理解・修得する。
1）深層学習の開発動向、諸問題、ビジネス事例について理解する。
2）画像認識、自然言語処理に対応した機械学習アルゴリズムの概要を理解する。
3）深層学習のメリット・デメリット、適用範囲や技術的限界を正しく理解する。
4）Pythonを用いた深層学習の実装力を修得する。

実務経験のある教員等による授業科目等

実務経験と講義内容との関連 (又は実践的教育内容)

本講義を担当する教員は、10年に亘り人工知能ならびに数理最適化に関する研究を行うと同時に、自身が設立した企業において機械学習のソフトウェア開発を実施している。

キーワード

深層学習、画像認識、自然言語処理、Python、プログラミング

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

授業は講義を中心に行うが、一部Pythonによるプログラミング実習及びグループワークを行う。Pythonはブラウザベースの開発環境(Google Colab)を用いる予定である。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	ガイダンス、人工知能の開発動向と人工知能分野の諸問題	本講義の目的及び人工知能の技術変遷を理解する。また、フレーム問題やシンボルグラウンディング問題など人工知能分野の諸問題を理解する。
第2回	機械学習手法の分類と評価指標	各種人工知能アルゴリズムの特徴と分類、及び予測精度の評価指標を理解する。
第3回	ニューラルネットワークとディープラーニング	ニューラルネットワークの基本原理と深層化を理解する。
第4回	時系列データ処理（プログラミング演習）	リカレントニューラルネットワークの原理と応用事例を理解する。Pythonプログラミングにより気象予測AIを実装する。
第5回	コンピュータビジョンと自然言語処理	畳み込みニューラルネットワークの原理と応用事例を理解する。ニューラル機械翻訳や音声合成等の自然言語処理を理解する。
第6回	ベイズ統計と機械学習、グループワーク1	迷惑メールフィルタなどで実装されているベイジアンについて理解を深める。
第7回	グループ発表	人工知能に関連したビジネスアイディアを発表する。

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし

参考書、講義資料等

講義時に関係資料を配付する。
なお、必要に応じて下記の書籍を参考にすると良い。
猪狩宇司ほか、深層学習教科書ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト第2版、翔泳社、2021/4/27

成績評価の方法及び基準

講義・プログラミング実習への参加（50%）およびレポート提出（50%）により評価する。

履修の条件・注意事項