１．人工知能と機械学習
（１）人工知能と機械学習の概要
（２）人工知能の課題

２．人工知能の基礎手法
（１）問題の定式化と探索による問題解決
（２）知識表現とエキスパートシステム
（３）プラニングと推論

３．機械学習の方法論
（１）機械学習の種類と特徴
（２）代表的な教師あり学習法
（３）代表的な教師なし学習法

４．神経回路網と深層学習
（１）神経回路網の基礎
（２）深層学習の概要と特徴
（３）生成ＡＩの概要と課題

５．進化的機械学習
（１）進化計算法概論
（２）応用例１：特徴量・入力変数の進化的最適化
（３）応用例２：処理の進化的最適化と自動構築

６．ＡＩの今後の発展可能性について
（１）説明可能AI (XAI: eXplainable AI)
（２）共進化AI (CAI: Co-evolutional AI)
（３）人と共生して共に発展するAI

７．まとめとディスカッション


≪担当予定講師≫
横浜国立大学 上席特別教授 長尾 智晴