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講義名 ２４秋　前期／生成AI を使いこなすためのAI 概論　※仮
基準単位数 1
科目区分 経営数理・問題解決（応用）
必修・選択 選択
配当年次 1・2年次
学習期間 学習期間1/2学期

担当教員
氏名
◎ 佐藤 市雄
副島 豊
飛田 陽平

オフィスアワー eラーニングサイトおよびメールでの質疑応答を受け付けています。
（メールアドレスは大学院グループウェアのアドレス帳でご確認ください）
授業の概要 生成AI（Artificial Intelligence）を使いこなすためのAI概論は、社会人向けMBAプログラムの一環として、人工知能（AI）の基本的な概念と生成AIの特徴、原理、応用などについて学びます。この授業では、学生が現代のAI技術の背後にある原則や理論を理解し、生成AIの機能、可能性、制約、倫理的な問題などについて深く考察する能力を身につけることを目指します。
学習目標 本講義を通じて、以下の実現を目指します。
1)　人工知能（AI）の基本的な概念や歴史、現状、将来性について理解している
2)　生成AIの特徴や原理、種類、応用例などについて知識踏まえたAIの活用ができる
3)　生成AIの品質や安全性、倫理性などの課題を把握し、対策を考え出すことができる
4)　生成AIを技術やツールを使いこなし、実践的に活用できる
5)　生成AIを自分の関心や専門分野に応用し、既存のビジネスプロセスを改善できる
授業計画 第1章 AIの歴史
本講義のガイダンスと講師紹介
1.　コンピュータの発展と2度のAIブーム
2.　第3次AIブームと活用事例
3.　第4次AIブームの到来

第2章 大規模言語モデルLLMの発展
1.　LLMとは何か
2.　基礎となるニューラルネットの仕組み
3.　言語の数値化、word2vecがもたらしたベクトル化技法
を解説します。

第3章 OpenAIを利用したハンズオン（LLMを実際に動かしてみよう）
1.　RNN：Recurrent Neural Network
2.　LSTM：Long Short-Term Memory
3.　Transformer、Attention機構
4.　現在の代表的なモデル群
を順に解説し、LLMの内部構造と進化の歴史を学びます。

第4章 アプリケーション作成のハンズオン
1.　３つのスケール測の発見
2.　モデルの学習法や用途に関する技法の発展
3.　汎用LLMに不足する私的情報の学習や活用：RAGとFine-tuning
4.　RAGを使った実用化事例の紹介
5.　ハンズオンデモ紹介
6.　学ぶ材料の紹介

第5章 Synthetic dataの概要
Synthetic dataは個人情報など機微情報を含むデータセットを元に、データ構造や統計的特徴が類似した架空のデータセットを人工的に生成する技術です。機微情報を含むために活用が難しいデータの代用とすることで、改正個人情報保護法やGDPRなどのデータ保護規制に対応しつつデータ利活用を進める手段の一つとして期待されています。
本章ではSynthetic dataの概要、ユースケース、課題について解説します。

第6章 データ生成手法の解説やデータ生成のデモ
前章で紹介したSynthetic dataを手元のデータからどのように生成するかを解説していきます。まず、データを生成するアルゴリズムについて説明し、次にPythonライブラリを用いたデータの生成を実演します。

第7章 AIガバナンスと倫理
1.　コーポレートガバナンスにおけるAI倫理
2.　AI倫理が注目された事例紹介
3.　企業におけるAI倫理の実践に向けて
受講上の留意点 大学の既定のスケジュール通りに遅延なく受講してください。
成績評価基準 出席率(30%) + 各章の小テスト・ディスカッション(40%) + 期末課題(30%)　
必読書籍 特になし
参考書籍 「自然言語処理の基礎」、岡崎直観ほか、オーム社、2022年
「ゼロから作るDeep Learning ② ―自然言語処理編」、斎藤 康毅、オライリージャパン、2018年
「OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain：人工知能プログラミング実践入門」、布留川英一、ボーンデジタル社、2023年
「LangChain完全入門」、田村悠、インプレス社、2023年
「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門」、永田祥平ほか、技術評論社、2024年
「深層学習」改定第二版、岡谷貴之、講談社、2022年
「大規模言語モデルは新たな知能か：ChatGPTが変えた世界 」、岡野原大輔、岩波科学ライブラリー、2023年
「プライバシー保護合成データの概説と動向」、日本総合研究所、2023.6.13
https://www.jri.co.jp/file/column/opinion/pdf/14266.pdf
その他 第3章、第4章では講師がOpenAIを実際に操作し活用方法について解説します。操作を一緒に試したい場合はOpenAIのアカウント登録（有料）が必要です。（操作しなくても受講はできます。）

※本シラバスは開講前に変更になる可能性があります。ご留意ください。
対面授業
対面授業は実施しません。