シラバス情報
|
教員名 ： 高石 哲弥
|
科目名
自然科学とＡＩ
授業コード
13016
担当者名
高石 哲弥
単位数
2単位
配当年次
1年
開講学期
2026年度前期
教職免許種類
授業内容
この講義では、人工知能（AI）が自然科学の研究にどのように活用されているかを、最新の事例を交えながらわかりやすく解説します。2024年のノーベル物理学賞と化学賞がAI関連の研究に授与されたことは、科学技術の歴史における画期的な出来事であり、AIが単なる技術にとどまらず、自然界の理解を深めるための「知的な道具」として位置づけられつつあることを示しています。本講義では、AIの基本的な仕組みから出発し、物理学・化学・生物学などの分野における応用例を紹介しながら、科学的発見のプロセスにおけるAIの役割を探ります。さらに、科学と社会、そしてAIと自然科学の融合がもたらす新しい知のあり方について考察します。
到達目標と卒業認定・学位授与の方針との関連
AIの基本的な仕組みと自然科学への応用を理解することを目標とします。具体的には、人工知能の基本概念とその仕組みを習得し、ノーベル賞受賞研究を通じて科学技術の最前線に触れます。また、自然科学分野におけるAIの応用事例を学び、科学研究の新しい潮流を把握できるようにします。
【身につく力】「知識・理解」「論理的思考力・分析力」 授業計画
第1回 オリエンテーション 講義の目的と構成、AIと自然科学の関係性の全体像 | 第2回 ノーベル賞とAI：2024年の衝撃 物理学賞と化学賞の受賞内容とその意義 第3回 AIとは何か？ 基本概念と歴史的背景 第4回 AIの基礎（1）：データを「学習」する仕組み 第5回 AIの基礎（2）：大規模言語モデル 第6回 AIの基礎（3）: 生成AIと拡散モデル 第７回 AIツールによる実践：実データを利用したAIによる学習 第８回 物理学におけるAIの応用：大規模実験と物性予測 第９回 化学とAI：新材料の開発と創薬研究 第１０回 生物学とAI：生態系モニタリングとゲノム解析 第１１回 地球科学とAI：気候変動予測と地震・災害リスク評価 第１２回 宇宙科学とAI：天体画像解析と宇宙シミュレーション 第１３回 量子を利用したAI：量子コンピュータとAIの融合 第１４回 AIと自然科学の未来：AIと自然科学の融合がもたらす新しい知 第１５回 まとめ 関連科目
自然科学A、自然科学B、ＡＩリテラシー入門
準備学習等の指示
HUENAVIの掲示資料、練習問題を中心に予習・復習をしてください。予習・復習をしておくと講義の理解が深まります。これらの勉強に30分以上かけましょう。
練習問題は試験範囲なので、普段から少しずつ解いておいて、試験に備えましょう。YoutubeLiveによる質問コーナーも開催するので分からないことがあったら活用してください 教科書
教科書は使用しません。授業資料はHUE NAVIで掲示します。
参考文献
参考文献は必須ではありませんが、更に詳しく学んでみたい人は以下を参考にしてみてください。
岡野原 大輔 「大規模言語モデルは新たな知能か」岩波書店 松尾 豊「人工知能は人間を超えるか」KADOKAWA 今井翔太「生成AIで世界はこう変わる」SBクリエイティブ 定期試験の実施
定期試験を実施します。
成績評価の方法
定期試験を70％、授業へ参加度、練習問題等を30％の目安として総合的に判断します。
出席回数が総授業回数の３分の２に満たない場合には、成績評価の対象とならないこともあります。 実務経験と授業との関連
なし
備考
私語や遅刻など受講時のマナーには気を付けて他の受講者の迷惑にならないようにしてください。
|
