| 科目名 | AIリテラシーⅠ |
|---|---|
| 科目区分 | 専門共通科目 |
| 種別 | 講義 |
| 配当年次 | 1年 |
| 配当学期 | 前期 |
| 授業時間数 | 30 |
| 単位数 | 2 |
| 実務経験がある教員による授業科目 |
実務経験の概要: 国際標準化機関における情報システム開発と運用、大学ネットワークの設計、構築と運用を行った。また自営として各種の情報管理システムのサーバとクライアントを開発した。情報処理安全確保支援士、ネットワークスペシャリスト、応用情報技術者。 実務経験と授業の関係: |
| 授業概要 | IT分野では、急速に発達するAIの理解と活用が不可欠となっている。 この授業では、AI利用者としてのリテラシー習得を目標とし、AI技術の基礎理論および具体的なシステム・サービスの利用方法を習得する。 IT分野にあっても特に変化が早い領域であるので、特定のサービスの使い方をスタートにしながら、概念を理解し変化に対応可能とすることを意識する。 スキル面では、利用法の取得だけでなく日常的に使用すること、特にAIに限らず自身の活動・知識をデジタルデータとして蓄積していくことの重要性を意識付ける。 |
| 到達目標 | AI利用者としての基礎知識と基礎利用スキルを習得する。 |
| 目標資格等 | |
| 評価方法 | 知識：小テスト 50%
知識：定期試験 0% 技能：日常演習 20% 技能：課題提出 30% |
| 評価の詳細: | 毎回の授業で小テストを実施します。 |
| 準備学習、他科目との関連 | |
| 教科書・教材 | 独自教材と、ドット社 AI STUDIOを併用する |
| AI利用について | 利用可 |
| AI利用の詳細 | 次のAIサービスを利用する。 Microsoft Copilot Google Gemini Google NotebookLM Google Antigravity |
| 授業計画 | 1回あたりの時間数 2時間 |
| 第1回 生成AI利用の基礎 - プロンプトエンジニアリングの概要 - プロンプト作成の実践 | |
| 第2回 Markdown記法 - データ記述言語とは - Markdown言語の文法 - VisualStudioCodeでのMarkdown環境構築 - 演習 | |
| 第3回 NotebookLMの利用 - NotebookLMの概要 - 使用方法 - notebook作成演習とレポート作成 | |
| 第4回 VibeCoding - VibeCodingとは何か - VibeCoding大会ルール説明 - チャット型AIによるプログラム作成 | |
| 第5回 中間まとめ演習 - 各種プロンプト作成演習 | |
| 第6回 AIの歴史と構造① - AI開発の歴史 - 機械学習の概要 | |
| 第7回 AIの歴史と構造② - 自然言語処理の概要 - 大規模言語モデルの概要 | |
| 第8回 生成系AIを知る① | |
| 第9回 生成系AIを知る② | |
| 第10回 オフィスソフトウエアでのAI利用 - Microsoft Copilotの利用 | |
| 第11回 識別系AIを知る① - 識別系AIの概要 - 学習の流れ | |
| 第12回 識別系AIを知る② - Teachable Machine実験 | |
| 第13回 エージェント型AIの利用① - エージェント型AIの概要 - Google Antigravityの概要 - GUI型での利用 - CUI型での利用 | |
| 第14回 エージェント型AIの利用② - データ分析 - ドキュメント作成 - プログラミング | |
| 第15回 VibeCoding大会② 授業まとめ - AI時代に意識すべきことは何か |