山梨大学電子シラバス−授業データ

授業科目名

担当教員

マンマシンインターフェース特論

鈴木　良弥／西﨑　博光

時間割番号

単位数

コース

履修年次

期別

曜日

時限

PTV710

(未登録)

後期

金

［概要と目標］

本講義では、機械学習や深層学習など、第3次AIブームを支える技術を概観し、産業応用から先端研究までを幅広く学ぶ。自動運転やヘルスケアなどの多彩な事例を取り上げ、受講者自身の研究テーマとの比較を通じて今後の課題や展望を議論する。各回の講義では、AIの実装上の課題や社会的影響、倫理面についても検討する。ディスカッションや発表を通して、自らの研究視点でAI技術を再評価し、新たなアイデアを創出する力を養う。先端的なAI技術と自身の専門領域を関連づけ、研究アプローチや学際的コラボレーションの可能性を探ることを目指す。

In this lecture, we will overview the technologies behind the third AI boom, such as machine learning and deep learning, and study a wide range of topics from industrial applications to advanced research. We will discuss future issues and prospects by comparing them with the research themes of the participants themselves, taking up a variety of examples such as automated driving and healthcare. In each lecture, we will also consider issues related to the implementation of AI, its social impact, and ethical aspects. Through discussions and presentations, we will re-evaluate AI technology from our own research perspective and cultivate the ability to create new ideas. We aim to relate advanced AI technology to our own specialized fields and explore the possibilities of research approaches and interdisciplinary collaboration.

[到達目標]

1. AI技術の基礎的理解と社会実装課題に関する知識を身につけ、他分野との関連性を把握できるようになる。
2. 最新研究や事例と自身の研究テーマを対比・検討し、新たなアプローチや問題設定を創出できるようになる。

1. Acquire a basic understanding of AI technology and knowledge of issues related to its implementation in society, and be able to grasp its relevance to other fields.
2. Compare and examine your own research theme with the latest research and examples, and be able to create new approaches and problem settings.

［必要知識・準備］

履修者には，自身の博士論文の研究内容が，人間にどのように係わり合うのかや，ヒューマンマシンインターフェースに関連付けて説明していただく予定なので，ご準備ください。また，最新のAIの技術動向についても調査していただく予定です。

Students will be asked to explain how the content of their doctoral thesis research relates to humans and to human-machine interfaces, so please prepare accordingly. You will also be asked to research the latest trends in AI technology.

［評価基準］

No	評価項目	割合	評価の観点
1	小テスト／レポート	60 %	達成目標1, 2に関して，人工知能の関する研究調査の質を評価する。/ With regard to achievement targets 1 and 2, the quality of research and surveys related to artificial intelligence will be evaluated.
2	発表／表現等	40 %	達成目標1に研究発表や英語論文の発表によって評価する。また，ディスカッションのアクティビティ度を評価する。/ Achievement target 1 will be evaluated based on research presentations and the publication of English papers. In addition, the level of discussion activity will be evaluated.

［教科書］

(未登録)

［参考書］

(未登録)

［講義項目］

1．イントロダクション：人工知能の様々な応用
2. 研究内容紹介（1）
3. 研究内容紹介（2）
4. 研究内容紹介（3）
5. 研究内容紹介（4）
6. 研究内容紹介（5）
7. 研究内容紹介（6）
8. 研究内容紹介（7）
9. 人工知能に関する最先端研究内容の紹介(1)
10. 人工知能に関する最先端研究内容の紹介(2)
11. 人工知能に関する最先端研究内容の紹介(3)
12. 人工知能に関する最先端研究内容の紹介(4)
13. 人工知能に関する最先端研究内容の紹介(5)
14. 人工知能に関する最先端研究内容の紹介(6)
15. 人工知能に関する最先端研究内容の紹介(7)

※本科目は博士課程の学生を対象としているため，履修希望者の前提知識および履修人数に応じて，上記内容を大幅に変更することもある。あくまでも実施内容の目安であることに注意ください。

1. Introduction: Various Applications of Artificial Intelligence
2. Introduction to Research (1)
3. Introduction to Research (2)
4. Introduction to Research (3)
5. Introduction to Research (4)
6. Introduction to Research (5)
7. Introduction to Research (6)
8. Introduction to Research (7)
9. Introduction to Cutting-Edge Research on Artificial Intelligence (1)
10. Introduction to cutting-edge research on artificial intelligence (2)
11. Introduction to cutting-edge research on artificial intelligence (3)
12. Introduction to cutting-edge research on artificial intelligence (4)
13. Introduction to cutting-edge research on artificial intelligence (5)
14. Introduction to cutting-edge research on artificial intelligence (6)
15. Introduction to cutting-edge research on artificial intelligence (7)

*As this course is aimed at doctoral students, the content may be changed significantly depending on the prerequisite knowledge of the students and the number of students enrolled. Please note that this is only a rough guide to the content of the course.

［前年度授業に対する改善要望等への対応］

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