はじめに、カメラの構造と画像処理の基礎について学びます。画像がどのような要因で変化するのか、イメージから抽出したいところをどのように抽出できるか、イメージをどのように拡大・縮小・回転といった加工ができるのかなどについて詳しく学びます。画素の誤差や変化量などを計算するときに、1年次の講義「微分・積分学」で習った知識を利用していたのが印象的でした。また、課題としてブラウザ上でコードが書いて実行できる Google Colaboratory を利用して、講義で教わったことを自分で手を動かしながら身につける演習をします。例えば、カラー画像をモノクロ写真（白黒写真）に変える処理を自分で実装してみることで、画像の変化を自分の目で確認できました（図１）。人間の知識を利用した情報処理システムの基礎となる、人工知能（AI）の研究・開発の流れについて把握し、人工知能の中心課題の一つである問題解決における基礎的な探索手法や考え方、及びプロダクションシステムへの展開について学習する。