大学院
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最終更新日：2025年4月21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-CO5524L1
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8日）：「講義紹介」（東京大学AIセンター 鄭銀強 教授）、「AI俯瞰」（京都橘大学 松原仁 教授，人工知能学会副会長 ）
第２回（4月15日）：「視覚AI」（東京大学AIセンター 鄭銀強 教授）
第３回（4月22日）：「対話AI」（東京大学情報理工学系研究科 鶴岡慶雅 教授）
第4回（5月13日）：「AIとロボティクス」（東京大学AIセンター 河原塚健人 講師）
第5回（5月20日）：「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６回（5月27日）：「AIと農業」（東京大学農学生命科学研究科 郭威 准教授）
第７回（６月３日）：「AIとバイオ」（東京大学新領域創成科学研究科 津田宏治 教授）
第８回（6月10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17日）：「AIの信頼性」（東京大学情報理工学系研究科・国立情報学研究所 越前功 教授）
第10回（6月24日）：「AIと法律」（情報・システム研究機構 佐藤健 教授）
第11回（７月１日）：「AIと人文学」（国立情報学研究所 北本朝展 教授）
第12回（7月8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15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 8): [Course Introduction] (Prof. Yinqiang Zheng, The University of Tokyo), [AI’s Overview] (Prof. Hitoshi Matsubara, Kyoto Tachibana University)
Lecture2 (April 15): [Visual AI] (Prof. Yinqiang Zheng, The University of Tokyo)
Lecture3 (April 22): [Dialogue AI] (Prof. Yoshimasa Tsuruoka, The University of Tokyo)
Lecture4 (May 13): [AI and Robotics] (Junior Associate Prof. Kento Kawaharazuka, The University of Tokyo)
Lecture5 (May 20): [Being an AI user – Brainstorming] (Prof. Yinqiang Zheng, The University of Tokyo)
Lecture6 (May 27): [AI and Agriculture] (Associate Prof. Wei Guo, The University of Tokyo)
Lecture7 (June 3): [AI and Biology] (Prof. Koji Tsuda, The University of Tokyo)
Lecture8 (June 10): [Being an AI user – Group Discussion] (All Lecture Students)
Lecture9 (June 17): [Trustworthy AI] (Prof. Isao Echizen, UTokyo and NII)
Lecture10 (June 24): [AI and Law] (Prof. Ken Satoh, ROIS)
Lecture11 (July 1): [AI and Humanity] (Prof. Asanobu Kitamoto, NII)
Lecture12 (July 8): [Being an AI user – Presentation/Discussion] (All Lecture Students)
Lecture13 (July 15): [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。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。
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.
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 provide the original version by AIGC, and your polished version based on it.
