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J-GLOBAL ID：202102282763554407   整理番号：21A0058437

教養科目としてのAI(人工知能)教育

AI education as a liberal arts subject

著者 (3件)： 西脇洋一 (埼玉医大 教養教育) ,  加藤徹也 (千葉大 教育) ,  高重正明 (明星大)
資料名： 応用物理教育  (応用物理教育分科会会誌)
巻： 44  号： 2  ページ： 77-78  発行年： 2020年12月10日 
JST資料番号： F1910A  ISSN： 1346-4434  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・大学教養科目の物理授業の中で,ディープラーニング(DL)や機械学習(ML)の基礎の学習を実践。
・プログラミングを用いず,学生になじみやすいExcelの表計算を活用してDLやMLを行う計算を指導。
・近年のAIの発達の基礎となっている多層化された人工ニューラルネットワーク(NN)によるDLの基礎を,手書き文字認識を題材としてグループ議論とExcelによる実習から学ぶ例を紹介。
・授業では,まず,学生4人程度のグループを作り,手書き文字の認識に関する議論。
・授業の最初に,学生たちにAIのイメージを聞くと,「ロボットに意思や感情を持たせるようなもの」が多数意見。
・授業の最後にDLについて理解を聞くと,与えられたデータの中から最適解に到達するためにデータの特徴量をコンピュータが自ら抽出するNNの基本構造を学生たちが理解。

シソーラス用語： *学校教育 ,  大学 ,  *機械学習 ,  プログラミング言語 ,  *スプレッドシート ,  ニューラルネットワーク ,  科学教育
準シソーラス用語： *Excel ,  ディープラーニング ,  大学教育 ,  物理教育

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  物理教育  (BA01050L)

引用文献 (1件)：

• 涌井良幸,涌井貞美:Excelでわかるディープラーニング超入門,(技術評論社,2017).

タイトルに関連する用語 (3件)： AI ,  人工知能 ,  教育