ユーザのためのAI入門
- 1.3 人工知能基礎理論
- 2.1 コンピューティング
- 3.1 人文社会科学
- 3.3 工学
- 3.6 農学
- 3.7 医歯薬学
- 3.8 情報学
- 4.1 人権・プライバシー
- 4.2 公平性・非差別
- 4.5 安全性・セキュリティ
- 4.7 法・政策
- 4.9 教育・リテラシー
國吉 康夫
情報理工学系研究科
教授
深層学習に代表される人工知能（AI）技術が飛躍的に発展し、社会のあらゆる場面でAIの実応用が進み、学術研究の場でも分野を問わずAI活用が進んでいます。この講義では、このように様々な分野にまたがったAIの応用例を概観しつつ、ユーザの立場から、AI技術とのかかわり方やより身近な活用の仕方を学ぶことを目標とします。
人文・社会科学系から農学・医学・理工系までの、AIや情報を専門としない大学院生を第一のターゲットとしています。またAIや情報を専門とする学生も、実応用やユーザ視点を学ぶと共に異分野交流の機会を得られるので有益です。
具体的には、AIとは何かについて概観したあと、AI技術の中核である画像認識・理解、テキスト解析などの概要を学び、次にそれらが人文社会・経済・法・理・農・医・工・芸術などの分野において、どのように実装し活用されているかを、各分野の専門家から学びます。また、受講生自身がAIユーザとなって、ツールの活用・評価などを行うグループワークや、課題発表・ディスカッションも行います。これらの講義と実践の内容は，人文社会系等の学生でも抵抗なく取り組めるよう，教養課程を越える数理・情報・プログラミング等の知識・経験は前提としません。
※当講義は、東京大学次世代知能科学研究センターの活動の一つです。
人文・社会科学系から農学・医学・理工系までの、AIや情報を専門としない大学院生を第一のターゲットとしています。またAIや情報を専門とする学生も、実応用やユーザ視点を学ぶと共に異分野交流の機会を得られるので有益です。
具体的には、AIとは何かについて概観したあと、AI技術の中核である画像認識・理解、テキスト解析などの概要を学び、次にそれらが人文社会・経済・法・理・農・医・工・芸術などの分野において、どのように実装し活用されているかを、各分野の専門家から学びます。また、受講生自身がAIユーザとなって、ツールの活用・評価などを行うグループワークや、課題発表・ディスカッションも行います。これらの講義と実践の内容は，人文社会系等の学生でも抵抗なく取り組めるよう，教養課程を越える数理・情報・プログラミング等の知識・経験は前提としません。
※当講義は、東京大学次世代知能科学研究センターの活動の一つです。
プロジェクトに関するURL
共同実施者
- 中嶋 浩平
- 鄭 銀強
関連するSDGs項目
問い合わせ先
- 担当： 東京大学AIセンター
- メールアドレス： contact[at]ai.u-tokyo.ac.jp
※[at]を@に置き換えてください
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