シラバス参照

科目名／Subject	情報システム論I／Information System I
担当教員（所属）／Instructor	沼澤政信 (商学部)
授業科目区分／Category	現代商学専攻博士前期課程　基本科目
開講学期／Semester	2024年度／Academic Year 　前期／Spring Semester
開講曜限／Class period	水/Wed　3
対象所属／Eligible Faculty	商学研究科現代商学専攻博士前期課程／Graduate School of CommerceGraduate School of Commerce Major in Modern Commerce
配当年次／Years	1年 , 2年
単位数／Credits	2
研究室番号／Office	沼澤政信(4号館451室)
オフィスアワー／Office hours	沼澤政信(事前にメールで連絡をしてください．)

更新日／Date of renewal

2024/02/14

授業の目的・方法
／Course Objectives and method

本授業は，AIの歴史や現在のAIの応用，およびAIの基礎技術について学びます．AIの基礎技術については，探索アルゴリズム，制約充足，機械学習などを取り上げます．

達成目標
／Course Goals

本授業の履修を通して獲得が期待される能力・技能は以下の通りです．
・AIの歴史や現在のAIの応用について理解できます．
・AIの基礎技術である探索アルゴリズム，制約充足について理解できます．
・機械学習の基礎知識を理解できます．

授業内容
／Course contents

授業では，プロジェクターを用いてスライド資料や関連動画を映写して，以下の内容について適時説明します．
【主な内容】
● AIの歴史や現在のAIの応用
● 探索アルゴリズム
● 制約充足
● 機械学習

事前学修・事後学修
／Preparation and review class

事前学修として，次回の授業内容に記載された語句について，各自で情報系の書籍や雑誌，ウェブ記事等で調べることを期待します．また，事後学修では，講義資料や参考資料の内容を確認し，復習してください．授業の中で特に関心を持った事項については各自で積極的に調べて，より深い知識を得るように努めてください．

使用教材
／Teaching materials

特に指定しません．

成績評価の方法
／Grading

下記の評価要素とウェイトにより，総合的に本授業の評価を行います．
●授業への参加度（各回のプリント課題）：15%
●manaba の小テスト（理解度チェック）：15%
●レポート（最終課題）：70%

成績評価の基準
／Grading Criteria

社会情報コース標準成績評価基準に従います．

履修上の注意事項
／Remarks

● 授業方法，受講に関しての諸注意や評価方法の詳細などは，第一回講義日に簡単に説明します．
● プログラミングおよびコンピューターネットワークに関する講義を学部で履修していることが望ましい（ただし，履修条件ではありません）．

実務経験者による授業
／Courses conducted by the
ones with practical
experiences

該当しない／No

授業実施方法
／Method of class

○大学院授業／Graduate school class

遠隔授業
／Online class

□	遠隔授業／Online class