| 授業方針・テーマ |
コンピュータやインターネット，データベース，人工知能などといった様々な情報技術が我々の日常生活を支えている．本講義では，身近な情報技術や最先端の情報技術・システムに関する話題を題材としながら，情報科学の基本概念や基礎知識について学ぶ． |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
情報科学の基本概念や基礎知識について学び，日常生活を支える様々な情報技術・システムの機能・役割を理解し論理的に説明できるようになる（総合的問題思考力，論理的思考力）．
情報科学に関する情報を収集し，分析・活用することができる（情報活用能力）． |
授業計画・内容
授業方法 |
第1回 シラバス確認，ガイダンス
第2回 インターネットとWeb
第3回・第4回 サーチエンジンの仕組み
第5回 まとめ
第6回 人工知能とは
第7回 Webにおける人工知能の応用
第8回 まとめ
第9回 IoTと人工知能の概要
第10回 IoTの仕組み
第11回 IoTデバイスとネットワークロボティクス
第12回 まとめ
第13回 IoTデータの処理と人工知能
第14回 ネットワークロボティクスの実際と展開
第15回 まとめ
【授業方法】2名の教員によるオムニバス形式で講義を行う． |
| 授業外学習 |
講義中あるいはkibacoで指示される自習用課題などを参考に，講義内容の復習を行うこと．
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| テキスト・参考書等 |
参考書：久保田直行，山口亨，高間康史著「インテリジェントネットワークシステム入門」（コロナ社，2008年），萩原将文，山口亨共著「ニューラルネットワークとファジィ信号処理」（コロナ社，1998年）
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| 成績評価方法 |
レポート・中間テスト 80%，平常点（授業態度・提出物の有無等）20% |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
質問については講義の際か，メールで受け付けます．
【連絡先】 ytakama@tmu.ac.jp, eri@tmu.ac.jp
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特記事項
(他の授業科目との関連性) |
特別な予備知識は前提としませんが，確率や線形代数の基礎知識を説明に用いることはあるので，必要に応じて自習してください．
状況によっては，テストはレポートに変更する場合があります． |
| 備考 |
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シラバス照会