科目コード	3021110
科目名 (英語名)	AI基礎 (Fundamentals of AI)
対象学科	情報システム科
開講時期	2年　前期
担当教員	芝田浩
単位数	2
授業方法	講義, 実習
授業概要	【目的】 機械学習の基本的な概念と手法について学ぶ。 【到達目標】 機械学習（教師あり学習、教師なし学習）の基礎を理解し、説明できる。 AI技術を活用し、課題解決につなげることができる。
授業計画	AIと機械学習、機械学習によるデータ分析の流れ 機械学習の体験、データの扱い方 教師あり学習、分類（決定木） 教師あり学習、回帰（線形回帰） データの可視化、不均衡データ対策、過学習 実践的な前処理 その他の回帰モデル（リッジ回帰、ラッソ回帰、回帰木） その他の分類モデル（ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、アダブースト） 予測性能評価 教師なし学習、次元の削減 教師なし学習、クラスタリング ニューラルネットワークと深層学習
成績評価方法	授業態度、実習態度、レポート等を総合的に評価する。
教科書・ 参考図書	教科書：スッキリわかるPythonによる機械学習入門
その他	【履修にあたり】 Pythonの基本文法を習熟していること 【この授業・実習に必要な機材】 特になし