GCL情報理工学特別講義Ⅳ(ユーザのためのAI入門)

第１回（4月6日）：「講義紹介」（東京大学AIセンター　國吉康夫　教授）、「AIの過去・現在・将来」（東京大学AIセンター　松原仁　教授） 第２回（4月13日）：「深層学習時代のAI進展」（東京大学先端研　原田達也　教授） 第３回（4月20日）：「AI実践の基礎」（東京大学情報理工学系研究科　山肩洋子　准教授） 第４回（4月27日）：「AIと農業自動化」（東京大学情報理工学系研究科　深尾隆則　教授） 第５回（5月11日）：「AIと医療」（国立情報学研究所・東京大学情報理工学系研究科　佐藤真一　教授） 第６回（5月18日）：「AIとアニメ創作」（早稲田大学 理工学術院　シモセラエドガー　准教授） 第７回（5月25日）：「私がAIのユーザとして　ー　ブレーンストーミング」（東京大学AIセンター　中嶋浩平　准教授・鄭銀強　准教授） 第８回（6月1日）：「AIと人文学」（ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用セ ンター・国立情報学研究所　北本朝展　教授） 第９回（6月8日）：「AIと社会」（東京大学空間情報研究センター　柴崎亮介　教授） 第10回（6月15日）：「ゲームAI」（東京大学情報理工学系研究科　鶴岡慶雅　教授） 第11回（6月22日）：「信頼されるAI」（国立情報学研究所・東京大学情報理工学系研究科　越前功　教授） 第12回（6月29日）：「私がAIのユーザとして　ー　発表・ディスカッション」（履修生） 第13回（7月6日）：「私がAIのユーザとして　ー　発表・ディスカッション」（履修生） Lecture1 (April 6): [Course Introduction] (Prof. Yasuo Kuniyoshi, The University of Tokyo), [AI’s past, present and future] (Prof. Hitoshi Matsubara, The University of Tokyo) Lecture2 (April 13): [AI in the deep learning era] (Prof. Tatsuya Harada, The University of Tokyo) Lecture3 (April 20): [Basics for Implementing AI] (Assoc. Prof. Yoko Yamakata, The University of Tokyo) Lecture4 (April 27): [AI for automated agriculture] (Prof. Takanori Fukao, The University of Tokyo) Lecture5 (May 11): [AI for medical diagnosis] (Prof. Shin’ichi Satoh, NII/The University of Tokyo) Lecture6 (May 18): [AI for anime creation] (Assoc. Prof. Edgar Simo-Serra, Waseda University) Lecture7 (May 25): [Being an AI user – Brainstorming] (Assoc. Prof. Kohei Nakajima and Assoc. Prof. Yinqiang Zheng, The University of Tokyo) Lecture8 (June 1): [AI for the humanities] (Prof. Asanobu Kitamoto, ROIS-DS CODH/NII) Lecture9 (June 8): [AI for social activities] (Prof. Ryosuke Shibasaki, The University of Tokyo) Lecture10 (June 15): [Game AI] (Prof. Yoshimasa Tsuruoka, The University of Tokyo) Lecture11 (June 22): [Trustworthy AI] (Prof. Isao Echizen, NII/The University of Tokyo) Lecture12 (June 29): [Being an AI user – Presentation/Discussion] (All Lecture Students) Lecture13 (July 6): [Being an AI user – Presentation/Discussion] (All Lecture Students)

ZOOMを用いてオンラインで行います。 毎回の講義内容に応じて指定された論文や記事3本程度を事前に読みます。授業では80～90分講義を行った後、質疑応答・ディスカッションを行い、授業後にミニレポート執筆を行います。事前文献リストなどはITC-LMSの「お知らせ」からアクセスしてください。SLACKの併用も準備しています。 Online lecture via ZOOM. Before every lecture, it is encouraged to read some documents relating to the lecture topic. Before the ending of every lecture, QA and discussion will be conducted. It is required to submit a mini report after every lecture. Notifications can be found in ITC-LMS (and SLACK in the later stage).

平常点（毎回ミニレポート、質疑応答・ディスカッションへの参加）と最終発表で評価します。 ミニレポートは数行程度でも構いません。最終発表では、下記の一つを自由に選んで、数分程度の発表を想定しています。１．「AI製品のユーザとして」AIツールやAPPの評価；　２．「AI技術のユーザとして」新しいAI応用の創出。 Grade evaluation is grounded on the fulfillment of mini reports and engagement in the QA/discussion sessions and final presentation. The length of the mini reports can be a few lines, which reflect attendence and the most important understanding obtained from each lecture. The final presentation is based on a practice project, which is quite flexible. Examples include a user experience report of an interesting AI APP, or a technical report of developing a novel usage of AI. We expect an oral presentation from each student for a few minutes.

指定なし Not applicable

毎回の授業の前に、参考資料を提示します。 Reference will be provided before every lecture.

本授業の様子や内容（提出物の記述内容含む）について、完全に匿名化し、ホームページや報告書等で公開することがあります。 Pictures of lecturing and statistics, after being completely anonymized, are likely to be publicly accessed.

授業は日本語で行いますが、ミニレポートの作成や発表・ディスカッションへの参加は英語でも可能です。 Lecture will mainly be given in Japanese. Yet, it is possible to finish the mini reports and to participate in the QA/discussion in English.