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Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的
人工知能技術の基礎を学ぶ
２．概要
人工知能は，さまざまな人間の知的活動を計算機上に実現することを目的とする研究領域である．講義では，知識，推論，知覚，言語といった人間の知的活動の根幹となる情報処理をどのように計算機で模倣するかという問いに重点をおいて，人工知能技術の基礎となる考え方や理論を概説する．また，人工知能研究分野の技術発展の歴史と最近の研究題材（深層学習など）についての基礎的事項を概説する．
３．達成目標
人工知能の基本的な諸概念，最近の研究成果の概要を理解し，その概要を簡潔に説明できるようになること．
４．授業形態
授業は基本的に講義室にて対面方式で行います．
授業に関するアナウンス，講義資料の共有，課題提出などはGoogle Classroomを利用します．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Course Objective
To learn the basics of technologies in the research field of Artificial Intelligence (AI).
2. Summary of Course
Artificial Intelligence research aims to replicate various aspects of human intelligence using artificial computer systems. In this course, students will explore the foundational ideas and theories in AI technology, focusing specifically on how computers can mimic human knowledge processing, reasoning, perception, and language. Additionally, students will study the fundamentals of historical developments and current research topics (e.g., deep learning) in AI.
3. Course Goal
To acquire knowledge of essential concepts and recent achievements in the research field of Artificial Intelligence.
4. Format
Classes will primarily be conducted in person in the lecture room. Google Classroom will be used for class announcements, sharing lecture materials, and submitting assignments.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
AIは今日のテクノロジーの結実した姿である。一方で、それを知能の一つの現れであると考えたとき、そこに至る道筋はずっと昔から続いてきた人々の思索の歴史に連なる。従って、AIは、その能力やスピードやスケールの超越性において、人間や社会や法や、我々を取り巻く定まったかにみえる認識に揺さぶりをかけ、変容させずにはおかない。本講義では、AIの歴史や仕組みに加えて、AIがどのようにヒトの知性や意識に対する考え方や社会のあり方に影響を及ぼすかについて考察するための補助線を提供する。これにより、われわれ一人一人がAIと共存する社会を冷静に分析し意思決定することのできるマインドを醸成する。
AI is one of the most advanced achievements of technological development so far. On the other hand, when we consider it to be a manifestation of intelligence, the path leading to AI is linked to the history of people's thoughts that have continued since long ago. Therefore, AI should change and transform established thoughts concerning humans, society, and law in its transcendental capabilities, speed, and scale. In this lecture, in addition to the history and mechanism of AI, we will provide guidelines to consider how AI affects the way people think about intelligence and consciousness and the way society is. This will foster a mind that allows you to analyze and make a decision thoughtfully about the society where AI coexists.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
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学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的
次世代の知能ロボットでは，外界の環境情報をセンサで取込み，知能的処理を施した上で，アクチュエータを通して再びリアルワールド環境を自律的に制御していく．このようなロボットの頭脳となる知能処理の構成要素である，センシング，３次元計測，認識，予測・推定，プラニング，制御，学習，ロボット情報通信技術を理解する．また，未来情報社会において応用されるロボットシステムを開発するためのシステム統合技術についても修得することを目的とする．
２．概要
ロボットの運動学，動力学，ロボット制御，センシング技術，ロボットビジョン，予測・推定，プラニング，学習など知能処理の基本手法と共に，ロボットシステムを構築するためのシステム構築手法を講述する．
３．達成目標等
ロボット制御，センシング，３次元計測，認識，予測・推定，学習，プラニングなどの基本手法を理解し，これらを組み合わせたロボットシステムの構築技術を修得する．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
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For intelligent robots, many tasks are required such as sensing the environmental information, intelligent processing for the sensed information, controlling the robot itself in the real world environment autonomously.
In this course, students will understand intelligent information processing for intelligent robotics such as sensing, three-dimensional measurement, recognition, prediction, planning, control, learning, and ICT for robotics.
本授業科目の目的は、大量のデータから価値ある情報を抽出し、活用するためのデータ科学やAIの知識と技術の基礎を修得することにある。
近年、社会の様々な場面で大規模なデータが蓄積・流通されており、それらを安全かつ有効に公共の福祉や社会活動に役立てられる見識と能力が、現代的なリテラシーとして求められている。
すなわち、文系・理系を問わず全ての学生が、基礎的な統計学を理解するとともに、プログラミング環境を含む計算機科学の様々な成果を適切に活用し、データから目的の情報を抽出するためのデータ科学・AIの知識と技術を修得することが求められている。
そこで本授業科目では、データ科学や機械学習、AIの分野で標準的なプログラミング言語の1つであるPythonを利用した実習を交えながら、具体的なデータ処理方法について実践的に学ぶ。
The purpose of this course is to acquire basic knowledge and skills in data science and AI to extract and utilize valuable information from huge data.
In recent years, huge-scale data has been accumulated and distributed in various scenes of society, and insights and abilities to use them safely and effectively for public welfare and social activities are required as modern literacy.
Therefore, all students, regardless of humanities or science, are expected to understand basic statistics and to acquire knowledge and skills in data science and AI in order to extract the intended information from such data by utilizing various achievements in computer science, including programming environments.
In this course, you learn actual data processing methodology practically using the Python, which became one of the standard programming languages in the field of data science, machine learning and AI.
「人工知能」を支える基盤技術の一つである機械学習について学ぶ．
クラスタリング，深層学習，強化学習などについて，手を動かしながらシステムを作成し，実データを処理する過程を通じてそのエッセンスを探る．プログラム言語Pythonの基本と関連するライブラリの使い方も併せて習得する．
The purpose of this course is to study Machine Learning, an important sub-area of Artificial Intelligence. This course is designed to help students understand some key technologies such as clustering, deep-learning, and reinforcement learning, through the process of applying them for actual data and developing Systems.
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学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的：今日の社会基盤の整備や運用において，情報通信技術は必要不可欠である．本演習では，その基礎となる情報処理技術の理論・アルゴリズムと実際のシステム構築手法について学ぶ．
２．概要：本演習では，社会基盤の整備や運用に必要とされる情報処理技術として，画像処理，地形情報処理，シミュレーション，空間情報処理，遺伝的アルゴリズムニューラルネットワーク等を取り上げて，数値計算システムを用いて，それらの原理とアルゴリズムについて学ぶ．演習の最後には，自らが設定した課題を解決するためのシステム構築を行う．
３．達成目標等：具体的な達成目標はつぎの3点である：
・社会基盤の整備や運用に用いられる情報処理技術の理論とアルゴリズムを説明できる．
・社会基盤プロジェクト解決のためのプログラムの設計と開発ができる．
・自らが設定した課題に対して最適なシステム開発を行うことができる．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
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https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Object
Information and communication technology is indispensable for today's infrastructure development, operation. In this course, students will learn the theory and algorithm of the information processing technology that is the basis of infrastructure development, and practical system construction method.
2. Summary
Students will learn the principles and algorithms of image processing, topographic information processing, simulation, spatial information processing, genetic algorithm and neural network as information processing technologies required for the development and operation of infrastructure using a numerical analysis system. At the end of this course, students will construct a system to solve the problem set by themselves.
3. Goal of Study
Students should be able to do the following:
- Explain the theory and algorithms of information processing technology required for the development and operation of infrastructure.
- Design and develop computer programs for the solution of infrastructure projects.
- Develop an optimal system for a subject set by themselves.