もなちゃと掲示板
もなちゃと掲示板
[293] 題名：くたばりやすい老害の授業 名前：くたばる老害シリーズ 投稿日：2023年10月08日 (日) 07時13分
【人工知能とIoT活用のイノベーション概論（担当:浅井信一郎）・学修目標】
【授業の目標】
本講義では、人間の知能をモデル化し、コンピュータシステムとして実現するために必要な知識やその背景、課題を習得すると共に、自らがそれらをコンピュータ上に実現できる技術を養うことを目標とする。
情報基礎科目や活用を企画・実施する未来を担う学生に向けて、実践的な情報基礎科目を分かりやすく伝えることを目標とし、人間の知能を修得するだけではなく、将来自分の最新技術、先端技術と環境ビジネスのためにどう活用するかを探求し先端技術と環境ビジネスは何に活かせるのかを実践に繋げるように講義を学修する。
【到達目標】
情報基礎科目の活用に関する過剰な期待と様々な誤解を解き、人工知能とIoTのビジネス戦略、導入失敗則についてコンピュータシステムとして実現するために必要な知識やその背景、課題について学び、先端技術と環境ビジネスを実践する先進企業の最新事例を理解し、環境情報の現場で活かせることができるように解説する。
【授業方法】
スライド、プロジェクター、OHC、配布資料、PowerPoint等で本科目の説明をしてから、講義の最後に毎回レポート課題を課すことが主となる。
時にはグループワークでディスカッションをしながら授業を進める。
【準備学習】
情報領域全般又は環境学的な基礎知識が必要なので、情報基礎科目の内容や環境情報の内容をよく理解した上で本科目を選択履修することになる。
毎回レポート課題を課すので、予習と復習をあわせて週に4時間の自習を行う必要がある。
【授業計画】
1. 人工知能とは何か（基礎・応用・種類・展望）
2. 人工知能技術の働き方とIoT時代
3. 第4次産業革命とは何か（基本概念・応用・種類・展望）
4. IoTで得られるアフターマーケットの情報活用
5. ファジィとエキスパートシステムの情報活用（基本概念・種類・応用・展望）
6. グリーンAIとナレッジエンジニアの情報活用（基本概念・種類・応用・展望）
7. 遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミングの情報活用（基本概念・種類・応用・展望）
8. 人工知能とIoTの未来予測Ⅰ（基本概念）
9. 人工知能とIoTの未来予測Ⅱ（環境破壊活動でビックデータと人工知能を新製品開発に活用）
10. 人工知能とIoTの未来予測Ⅲ（まちこわしで人工知能とIoTの活用はリーダ―育成につながる）
11. 人工知能とIoTの未来予測Ⅳ（環境破壊活動で人間の寿命はどこまで延びるのか）
12. 人工知能とIoTの未来予測Ⅴ（環境破壊活動で人間のパワーはどこまで高められるのか）
13. 人工知能とIoTの未来予測Ⅵ（環境破壊活動で人生はどこまで楽しくなるのか）
14. 人工知能とIoTの未来予測Ⅶ（環境破壊活動で人間のフロンティアはどこまで広がるのか）
15. 人工知能とIoTの未来予測Ⅷ（人工知能が産業構造に与える影響）
【評価方法】
受講態度30％、授業内容の関連メモ及びノート40％、レポート30％
【テキスト／参考文献】
【教科書】
特になし。
【参考書】
参考書は次のようなもの：
（1）「人工知能入門」
（戸内順一著、日本理工出版会）
（2）「マッチ箱の脳」
（森川幸人著、新紀元社）
（3）「経営情報処理のための知識情報処理技術」（辻洋・大川剛直共著、コロナ社）
（4）「中小企業のためのIoTとAIの教科書」
（山崎浩一著、総合法令出版）
（5）「ファジィ情報処理入門」
（浅居喜代治著、オーム社）
（6）「遺伝的アルゴリズム」
（北野宏明編、産業図書） など。
【その他】
【フィードバック】
次回の授業で、演習課題の中の特徴的な見解や誤解についてコメントし、提出レポートに対して採点、改善等をフィードバックする。
【備考】
巣宇燕の人工知能環境破壊分野は、既知のものがすぐ陳腐化してしまう高速変化があるため、このシラバスを一部変更して、実際の講義を行うことがありますが、巣宇燕には悪意もあるので、ご了承ください。
履修は「知識情報処理」履修修了者を原則とします。
巣宇燕の全講義を希望する者は今後も、必ず受講すること。
