金沢工業大学では問題発見?解決にAIを活用できるよう、「AI基礎」を2019年度入学生から開講し、2020年度入学生から全学部必修にしています。授業ではAIの基本的仕組みとして、画像認識、自然言語処理、対話型音声識別について体験しながら理解し、基本的操作ができるようにします。

例えば画像認識の授業では、MathWorks社のMATLAB®を使用し学生自身で書いた手書きの数字をニューラルネットワークで認識させる体験をします。

このたび「AI基礎」で使用されている課題のサンプルコードがMathWorks社のFile Exchangeから公開されました。

本サンプルコードは、金沢工業大学がMathWorks社と共同で開発した新入生むけの「畳み込みニューラルネットワークによる画像分類」です。App Designerで作成したオリジナルの可視化アプリを使って、ニューラルネットワークの学習過程を可視化し、精度を向上させることを、自分の手書き文字で体験しながら、実践的な技術を学ぶことができます。

https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/87814-teaching-ai-in-the-classroom

以下のGitHubでは、授業における手書き文字の認識のワークフローも紹介されています。

https://github.com/mathworks/teaching-ai-in-the-classroom-Introduction

MathWorks社によるケーススタディ「『AI』を全学部必修科目へ　ディープラーニングを MATLAB で学習　金沢工業大学」PDFはこちら↓↓です。

https://jp.mathworks.com/content/dam/mathworks/case-study/jp-kit-ai-course-customer-case-study.pdf

＊MATLABはMathWorksの登録商標です。

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