シラバス参照

授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2025/03/19 現在

科目名／Subject 社会情報入門Ｉ
担当教員（所属）／Instructor 阿部　孝太郎 (商学部) , 木村　泰知 (商学部)
授業科目区分／Category 昼間コース　学科別専門科目
開講学期／Semester 2025年度／Academic Year 　前期／Spring Semester
開講曜限／Class period 金/Fri　4
対象所属／Eligible Faculty 商学部昼間コース／Faculty of CommerceDay School
配当年次／Years 1年 , 2年 , 3年 , 4年
単位数／Credits 2
研究室番号／Office
オフィスアワー／Office hours
更新日／Date of renewal 2025/03/19
授業の目的・方法
／Course Objectives and method		 (前半部分) 情報処理や人工知能の基礎について説明する。情報処理については、基本的な内容から始め、言語，音声，画像などの応用技術についても説明する。人工知能については、コンピュータが人間と対話するために必要となる技術を中心に説明する。他には、レポートの書き方について説明するとともに、学生同士によるレポートの相互評価を行う。

(後半部分)SNS等、最近の比較的わかりやすい事例を中心に、いかにユーザーがそれらを受容していくのかを説明する。その際、ベースとなるのは、科学技術の社会学が中心となるが、難解なため、わかりやすいポイントを中心にして解説する。つまり、ユーザー・グループが、新規の技術を変容させながら受容していくことと、それに関連して、技術の発明者・開発者らの意図を超えて、予想外の結果を生んでいくというポイントである。
達成目標
／Course Goals		 (前半部分)情報処理や人工知能の基礎について理解する。

(後半部分)現代社会は、今後も情報化が進み、生活や経済等も変化していと言われている。ニュースでは、様々な事例が挙げられているが、その社会科学的本質は何かを理解すること。
授業内容
／Course contents		 第1回目  情報処理と人工知能
第2回目  音の処理（アナログ・デジタル変換、標本化、量子化、音声認識）
第3回目  画像処理（ピクセル、解像度、RGB）、画像認識（文字認識、顔認識）
第4回目  ゲームと人工知能（チェス、将棋、囲碁）　論文、レポートの書き方
第5回目  言語処理（文字コード、単語分割、単語頻度）
第6回目  言語処理（word2vec）
第7回目  最近の人工知能（生成AI、大規模言語モデル、GPT-4）
第8回目　産業集積と利他主義(シリコンバレー、京都等)
第9回目　AIの可能性と脅威
第10回目　産業集積と利他主義(シリコンバレー、京都等)
第11回目　集合知と未来の予測　
第12回目　SNSの利用実態と危険性
第13回目　デジタル敗戦等時事的話題
第14回目　イノベーションの普及(オピニオンリーダー論、流行とファッド等)
第15回目　補足
事前学修・事後学修
／Preparation and review class		 事後的に自ら情報収集し、わからないことがあれば、積極的に質問することが求められる。
使用教材
／Teaching materials		 (前半部分)マナバ経由で講義資料を配布する。
(後半部分)多岐に渡るため、その都度指示する。
成績評価の方法
／Grading		 (前半部分)小テストとレポートにより評価する。
(後半部分)3回程度小レポート(小テスト)を課す。自分の頭で考えることが必要となる。
成績評価の基準
／Grading Criteria		 社会情報学科標準成績評価基準に従う．
(後半部分)レポートに関しては、独創性や授業の理解度が主な採点要素となる。
履修上の注意事項
／Remarks		 (前半部分)小テストとレポートが提出されていない場合には評価が低くなる。
(後半部分)積極的な参加が求められる。

この科目は，１年生全員，および，社会情報学科所属の２，３，４年生のみが履修できる。したがって，社会情報学科以外の２，３，４年生は履修できない（履修登録を行っても成績評価は行わない）。
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		 ①面接授業／Face-To-Face class
遠隔授業
／Online class
□ 遠隔授業／Online class

科目一覧へ戻る