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• 人工知能とは
  • 人工知能の歴史
  • 人工知能、機械学習、深層学習の位置づけ
• 機械学習の枠組み
  • 学習手法による違い
• ニューロンのモデル化
• 階層型ニューラルネットワーク
• フレーム問題
• 記号設置問題
• 今起きていること
• ChatGPTを試そう
• 汎用人工知能
• チューリングテスト

参考資料・URL

• 小林一郎 (2008)
• 谷口忠大 (2020)
• 赤穂昭太郎 ほか (2023)
• 岡野原大輔 (2022b)
• 岡野原大輔 (2022a)
• 岡谷貴之 (2022)
• AI白書編集委員会 (2022)

AI白書編集委員会. 2022. AI白書2022. KADOKAWA.

小林一郎. 2008. 人工知能の基礎. Computer science library ; 13. サイエンス社. http://id.ndl.go.jp/bib/000009788211.

岡谷貴之. 2022. 深層学習 = Deep Learning. 改訂第2版 版. 機械学習プロフェッショナルシリーズ. 講談社. http://id.ndl.go.jp/bib/031901202.

岡野原大輔. 2022a. ディープラーニングを支える技術. Tech×Books plus 2. 技術評論社. http://id.ndl.go.jp/bib/032086743.

———. 2022b. ディープラーニングを支える技術 : 「正解」を導くメカニズム〈技術基礎〉. Tech×Books plus. 技術評論社. http://id.ndl.go.jp/bib/031881422.

谷口忠大. 2020. イラストで学ぶ人工知能概論 = An Illustrated Guide to Artificial Intelligence. 改訂第2版 版. 講談社. http://id.ndl.go.jp/bib/030810109.

赤穂昭太郎, 今泉允聡, 内田誠一, 清智也, 高野渉, 辻真吾, 原尚幸, ほか. 2023. 応用基礎としてのデータサイエンス : AI×データ活用の実践. 編集者： 北川源四郎 と 竹村彰通. データサイエンス入門シリーズ. 講談社. http://id.ndl.go.jp/bib/032637501.