平成29年5月8日（月）第4日目 担当教員：亀田弘之

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1 平成29年5月8日（月）第4日目 担当教員：亀田弘之
コンピュータサイエンス概論 2017 平成29年5月8日（月）第4日目 担当教員：亀田弘之

2 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
前回までの復習（思い出してみよう！） Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

3 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
参考 記憶の機能と仕組み 銘記 保持 想起 感覚 貯蔵庫 短期記憶 長期記憶 リハーサル Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

4 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
授業概要 コンピュータサイエンスの初学者を対象に、当該分野から いくつか話題を取り上げ、コンピュータサイエンスの現状、 社会的役割、面白さなどを知ってもらうとともに、コンピュー タサイエンスを若い学生諸君らが学ぶことの意義と喜びを 学び取ってもらうことを目的とした授業である。 この授業を学ぶことにより、コンピュータサイエンスという 学問の概要を知るとともに、自らの今後の学びの目標とそ れへ向けての道筋(my own Road Map to my goal)を明確化 して欲しい。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

5 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
到達目標 コンピュータサイエンスに関して以下のことが到達目標である。 １．コンピュータサイエンスの 社会的役割・意義を理解し説明できる。 ２．コンピュータサイエンスを学ぶ上での 重要な能力・資質を理解する。 ３．コンピュータサイエンスの 概要を説明できる。 ４．将来のコース選択（案）を自力で作成し、 人にわかりやすく説明できる。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

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授業方法 講義とともに議論や演習を行う形式で授業を進める。 毎回少しずつプログラミングの話をするので、 PCは毎回持参すること。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

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履修上の注意 レポートとともに予習・復習がとても重要である。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

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準備学習 予習課題は授業の中で毎回指示する。 また、授業で学んだことを毎回まとめる作業を復習と して課する。 まとめる際の書式等は授業にて説明する。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

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成績評価方法・基準 クイズ（小テスト）の成績７０％ レポート評価３０％ 定期試験期間には試験をしません。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

10 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
授業計画（昨年度） 第１回:プログラミングの楽しさ 　　　　（21世紀の忍法使いアイテム＝プログラミング言語を知る） 第２回：コンピュータサイエンスと法・倫理（知的財産権，さまざまな事例紹介） 第３回：コンピュータサイエンスと知能研究・ゲーム研究 　　　　（人工知能・機械学習・脳科学・認知科学などの魅力を知る） 第４回：コンピュータと情報ネットワークの仕組み 　　　　（コンピュータとネットワークの仕組み・原理の基礎を知る） 第５回：クラウドコンピューティング 　　　　（ビッグデータ（オープンデータ）やデータベースの基礎など） 第６回：ソフトウェア工学（ソフトウェアはどのようにして作られるのか, 　開発の現場を覗いてみる。開発プロセス，プロジェクトマネジメントなど） 第７回:コンピュータサイエンスにおける計算の理論 　　　　(チューリングマシン,コンピュータサイエンス小史など) 第８回：コンピュータサイエンスの全容と将来を議論 　　　　（e-healthCare, e-learning, e-government等， 　　　　　君は何を学ぶのか？　なぜ学ぶのか？　どうやって学ぶのか？） Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

11 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
授業計画 第１回:コンピュータサイエンスとは何か？　何をどう学ぶのか？ 　　　　　（東京工科大学のコンピュータサイエンス学部の全貌を知る） 第２回：コンピュータサイエンスと法・倫理　（さまざまな事例紹介） 第３回：エネルギー保存とエントロピー　（物理世界から情報世界へ） 第４回：プログラミングと人工知能　（プログラミングへの入り口さがし） 第５回：情報ネットワークの仕組み 　　　　　（インターネットやクラウドコンピューティングを知る） 第６回：ソフトウェア工学　（ソフトウェア開発のプロフェッショナルの嗜み） 第７回:データ構造とアルゴリズムおよび計算の理論 　　　　　(チューリングマシン,コンピュータサイエンス小史) 第８回：これからの社会と私たちの仕事　（将来への展望と就職について） Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

12 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
到達目標 コンピュータサイエンスに関して以下のことが到達目標 である。 １．コンピュータサイエンスの社会的役割・意義を 　　理解し説明できる。 ２．コンピュータサイエンスを学ぶ上での重要な能力・資質を 　　理解する。 ３．コンピュータサイエンスの概要を説明できる。 ４．将来のコース選択（案）を自力で作成し、 　　人にわかりやすく説明できる。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

13 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
この授業の行動指針 明るく楽しく前向きの姿勢で、自ら進んで学ぶ。 （Learn positively, curiously and constantly! ） 他利的に行動する。 （ Behave altruisticly! ） 皆と積極的に討論する。 （ Discuss together aggressively! ） 後回しにしない。 （Don’t procrastinate! 　Do right now what you should be doing now. ） Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

14 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
データサイエンスの可能性 キーワード（重要な用語） データサイエンス ビッグデータ IoT (Internet of things) 機械学習（統計学，エントロピー） 人工知能 大規模　→　システムズ・エンジニアリング(Systems Engineering) 複雑さ　 →　システムズ・エンジニアリング(Systems Engineering) 意味理解　→　次世人工知能？ Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

15 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
Ｙｏｕｔｕｂｅを参照のこと。 　（Research Matters - Carolyn McGregor） by IBM （Rio de Janeiro City Operation Center ） by IBM （【KOMATSU】スマートコンストラクション コンセプト映像） 　Computer science が社会で役立った実例。 　皆さんはcomputer science の知識・技術を何に役立てますか？ Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

16 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
第２回目　法と倫理 動画は必ず見ておくこと。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

17 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
第３回目　プログラミング（紹介） Scratch Python Greenfoot(Java)など 挑戦してみましたか？ Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

18 プログラミングのデモンストレーション（参考）
Jave言語（Greenfoot） Python言語 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

19 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
参考サイト code.org など Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

20 今日の質問 プログラミングの何が難しいですか？
今日の質問　 プログラミングの何が難しいですか？ （各自に配布されたＡ５の紙に書いてください。） Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

21 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
前回の残り （青い紙の資料、続き） Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

22 第3回 コンピュータサイエンスと 知能研究・ゲーム研究
ー人工知能・機械学習・脳科学・認知科学などの魅力を知るー Artificial Intelligence, Machine Learning, Brain Science, Cognitive Science…

23 人工知能とは？ What is Artificial Intelligence? What should we study?
How should we study it?

24 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
空を飛びたい！ 鳥のように空を飛ぶ 揚力 (Lifting force) の発見 鳥のように柔軟に飛びたい (未だに実現していない。) トンボのように飛びたい。 飛行機の実現（地球の 裏まで飛んで行ける） 今や宇宙に飛び出すこ ともできる！ Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

25 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
人工知能 定義：人間のように知的な処理能力を 　　持つソフトウェア 検証方法：チューリングテスト 応用分野： ロボット 自然言語処理 認識（文字・音声・画像） 機械学習 データサイエンス　などなど Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

26 人工知能の例1 ー音声対話型癒しロボットPDDINー
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27 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
質問　このロボット、どこが凄い？ Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

28 質問 このロボット研究に関係する技術は？ What technology is applied to this robot?
良く考えて、 答えてみてね！ 書き出してみよう！ ＿＿＿＿＿＿＿＿＿　 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿＿＿＿＿　　　　　　 その他（＿＿＿＿＿） Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

29 人工知能の例２ ー未知語獲得システムUWAS-Iー
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30 人工知能の例２ ー未知語獲得システムUWAS-Iー
未知語獲得システムのデモをお見せします。 プログラミング言語は、Prolog言語です。 Prolog言語は、人工知能用の言語の１つです。 (メモ)　人工知能用プログラミング言語 Lisp言語 Prolog言語 Haskell言語 Ｃ言語、Ｃ++言語 Java　など Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

31 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
記号微分のプログラムソース全容 d(X,X,1). d(T,X,0) :- atom(T) ; number(T). d(U+V,X,DU+DV) :- d(U,X,DU), d(V,X,DV). d(U-V,X,DU+ (-DV)) :- d(U,X,DU), d(V,X,DV). d(-T,X,-R) :- d(T,X,R). d(K*U,X,K*W) :- number(K), d(U,X,W). d(U*V,X,B*U+A*V) :- d(U,X,A), d(V,X,B). d(U/V,X,W) :- d(U*V^ (-1),X,W). d(U^V,X,V*W*U^ (V+ (-1))) :- number(V), d(U,X,W). d(U^V,X,Z*log(U)*U^V+V*W*U^ (V+ (-1))) :- d(U,X,W), d(V,X,Z). d(log(T),X,R*T^ (-1)) :- d(T,X,R). d(exp(T),X,R*exp(T)) :- d(T,X,R). d(sin(T),X,R*cos(T)) :- d(T,X,R). d(cos(T),X,-R*sin(T)) :- d(T,X,R). d(tan(T),X,W) :- d(sin(T)/cos(T),X,W). Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

32 その他にもさまざまな人工知能・機械学習の分野がある
定理の自動証明支援システム(coq) 帰納論プログラミング（Progolシステムなど） 発想推論システム など 　　（論理学が活躍！） ニューラルネットワーク（deep learningが注目されている） 機械翻訳システム（Google翻訳、IBMのWATSONなど） いろいろ調べてみよう！ で、それって何の役に立つの？　と問うてみてください。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

33 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
第3日目の自宅課題(home work) 課題： 「自分の勉強（学習）に役立つ人工知能システム（アプリ ケーション）」があるとしたら、それはどんなものか？ １つ考え、それを必要に応じて図なども用いながら説明しなさい。 （注）提案人工知能システム（アプリケーション）に関して、 その概要(overview)と必要な技術(element technology)に ついて述べること。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)

34 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)
（続き） 提出日：平成28年5月11日（水）15:00（締め切り厳守） 提出先：研A６階のレポート提出ボックス 形式：A4版レポート用紙。 　　　表紙には、授業名、課題名（課題２）、提出年月日、 　　　　　学籍番号、氏名を大きめに記すこと。 　　　　　レポート本体の枚数は１～２ページ程度とする。 　　　　　手書きでもWORDによる作成でもよい。 　　　　　日本語か英語で書くこと。 Tokyo University of Technology 2017 (H. Kameda)