大学院
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最終更新日：2024年10月18日
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GCL情報理工学特別講義Ⅳ(ユーザのためのAI入門)
ユーザのためのAI入門
Introduction Course for AI Practitioners
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。本講義では、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学生を第一のターゲットとします．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技術の中核である視覚AI、対話AI（ChatGPT）などの概要を学び，次にそれらが人文社会・法・理・医・工・農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、GPT4やStable Diffusion など最先端なツールの活用・評価などを行う課題発表や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．
Thanks to the astonishing advancement of technologies relating to deep learning and big data, artificial intelligence (AI) is reshaping many aspects of the society. This course will deliver overviews of recent applications of AI in a variety of fields, through which one might get to know state-of-the-art AI technologies better and, hopefully, to utilize them for his/her own tasks. This course is targeting on students from departments in literature, social science, agriculture, medical science et al., without requiring expertise in informatics and AI. In spite of that, students in informatics are also welcomed, since it is beneficial to know recent applications of AI and to communicate with people beyond informatics through this course. Specifically, after brief introductions of AI’s history and advancement in the deep learning era, invited experts in literature, social science, medical science et al., will introduce the latest applications of AI in a specific domain. As potential users of AI technologies and products, all students in this lecture are encouraged to experience recent off-the-shelf AI tools, like GPT4 and Stable Diffusion, without heavy programming loads.
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学生を第一のターゲットとします．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技術の中核である視覚AI、対話AI（ChatGPT）などの概要を学び，次にそれらが人文社会・法・理・医・工・農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、GPT4やStable Diffusion など最先端なツールの活用・評価などを行う課題発表や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．
Thanks to the astonishing advancement of technologies relating to deep learning and big data, artificial intelligence (AI) is reshaping many aspects of the society. This course will deliver overviews of recent applications of AI in a variety of fields, through which one might get to know state-of-the-art AI technologies better and, hopefully, to utilize them for his/her own tasks. This course is targeting on students from departments in literature, social science, agriculture, medical science et al., without requiring expertise in informatics and AI. In spite of that, students in informatics are also welcomed, since it is beneficial to know recent applications of AI and to communicate with people beyond informatics through this course. Specifically, after brief introductions of AI’s history and advancement in the deep learning era, invited experts in literature, social science, medical science et al., will introduce the latest applications of AI in a specific domain. As potential users of AI technologies and products, all students in this lecture are encouraged to experience recent off-the-shelf AI tools, like GPT4 and Stable Diffusion, without heavy programming loads.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4890-1048
GIF-CO5524L2
GCL情報理工学特別講義Ⅳ(ユーザのためのAI入門)
國吉 康夫
火曜5限
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講義使用言語
日本語/英語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
情報理工学系研究科
授業計画
第１回（4月9日）：「講義紹介」（東京大学AIセンター 國吉康夫 センター長・教授）、「AI俯瞰」（東京大学先端科学技術研究センター 原田達也 教授 ）
第２回（4月16日）：「視覚AI」（東京大学生産技術研究所 佐藤洋一 教授）
第３回（4月23日）：「対話AI（ChatGPT）」（東京大学情報理工学系研究科 宮尾祐介 教授）
第４回（5月7日）：「AIのプログラミング基礎、私がAI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 鄭銀強 教授）
第５回（5月14日）：「AI自動運転」（名古屋大学情報学研究科 武田一哉 教授）
第６回（5月21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７回（5月28日）：「AIと教育」（国立情報学研究所 新井紀子 教授）
第８回（6月4日）：「私がAIユーザとして ー グループディスカッション」（履修生）
第９回（6月11日）：「AIと法律」（情報・システム研究機構 佐藤健 教授）
第10回（6月18日）：「AIと農業」（東京大学農学生命科学研究科 郭 威 准教授）
第11回（6月25日）：「AIと人文学」（東京大学人文社会系研究科 大向一輝 准教授）
第12回（7月2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9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 9): [Course Introduction] (Prof. Yasuo Kuniyoshi, The University of Tokyo), [AI’s Overview] (Prof. Tatsuya Harada, The University of Tokyo)
Lecture2 (April 16): [Visual AI] (Prof. Yoichi Sato, The University of Tokyo)
Lecture3 (April 23): [Dialogue AI (ChatGPT)] (Prof. Yusuke Miyao, The University of Tokyo)
Lecture4 (May 7): [AI’s Basic Programming, and Being an AI user – Brainstorming] (Prof. Yinqiang Zheng, The University of Tokyo)
Lecture5 (May 14): [AI and Autonomous Driving] (Prof. Kazuya Takeda, Nagoya University)
Lecture6 (May 21): [AI and Medical Diagnosis] (Prof. Shin’ichi Satoh, NII/The University of Tokyo)
Lecture7 (May 28): [AI and Education] (Prof. Noriko Arai, NII)
Lecture8 (June 4): [Being an AI user – Group Discussion] (All Lecture Students)
Lecture9 (June 11): [AI and Law] (Prof. Satoh Ken, ROIS)
Lecture10 (June 18): [AI and Agriculture] (Assoc. Prof. Wei Guo, The University of Tokyo)
Lecture11 (June 25): [AI and Humanity] (Assoc. Prof. Ikki Ohmukai, The University of Tokyo)
Lecture12 (July 2): [Being an AI user – Presentation/Discussion] (All Lecture Students)
Lecture13 (July 9): [Being an AI user – Presentation/Discussion] (All Lecture Students)
授業の方法
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UTOLの「お知らせ」からアクセスしてください。
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 UTOL.
成績評価方法
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、各グループより、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。重たいプログラミングがなく、GPT4やStable Diffusion など最新生成式AIツールの活用を強く推薦します。
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 attendance 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 group for a few minutes. Rather than heavy programming by the students, it is strongly recommended to actively/creatively utilize the latest AIGC tools, like GPT4 and Stable Diffusion.
教科書
指定なし
Not applicable
参考書
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.
履修上の注意
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.
その他
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。
本講義では、ChatGPTなどAIGCツールを活用し、ミニレポートの作成・提出は認めます。その場合、AIGCの利用を明言した上、AIGCのバージョンと自分が修正・加筆したバージョンの両方を提出してください。
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. For this lecture, we accept mini-reports drafted by AIGC tools, such as ChatGPT. In this case, please indicate so, and provide the original version by AIGC, as well as your polished version based on it, if necessary.
