法の目的は社会秩序の維持であり、理念は正義と法的安定性。規定の明確性や執行の容易さ、社会意識との一致が安定性を支える要件です。

法と宗教の違いを整理し、現代日本における政教分離の原則と憲法の位置づけを解説。法文化が宗教から受けた影響にも触れ、両者の社会的役割を考察します。

法と慣習は社会規範として密接に関係しています。法は国家権力による強制力を持ち、慣習は社会通念に基づく非強制的な規範です。慣習法や法規範化された慣習も存在し、民法や国際法などで重要な役割を果たしています。

法と道徳は社会規範として共存し、秩序維持に寄与します。両者の違い（強制力や対象）や相互関係を解説。道徳が法に影響する場合も。

法規範は行為規範、裁判規範、組織規範に分類され、社会秩序の維持に重要な役割を果たします。刑法199条や民法709条を例に具体的な規範の機能を解説します。

法と法律の違いを解説。法は規範全体を指し、法律は国家機関が制定する法規範を指します。法学と法律学、法令の意味も明確化し、法律の適用や解釈の違いを詳述。

私たちの日常生活は、契約や社会規範など多くの法律に支えられています。民法、労働法、親族法などが社会秩序を維持し、法は社会存立の基盤です。

後ろ向き推論、不確実性推論、CF値の計算方法を解説。AI推論エンジンの仕組みや医療診断システムへの応用を詳述します。

マイシンは不確実性推論とWHY/HOWコマンドで推論プロセスを説明可能。医療診断AIの先駆けとして髄膜炎診断を実現。

推論エンジンは前向き推論と後ろ向き推論を使い分け、医療診断や機械故障診断に応用。競合解消戦略で効率的に結論を導く。

感染症診断AI「マイシン」の開発は知識獲得が課題。ナレッジエンジニアによる抽象化と記号化が第2次AIブームを支えるも課題に。

マイシンはOAV表現と推論エンジンを活用した感染症診断AI。条件節・結論節でルールを記述し、確信度（CF値）で信頼性を評価。

スタンフォード大学で開発されたMYCINは、IF-THENルールを基盤に感染症診断を行うエキスパートシステム。推論エンジンや自然言語処理の課題を解説。

1970年代、AI研究の停滞期にスタンフォード大学HPPがエキスパートシステムを開発。MYCINやTEIRESIASなど実問題解決でAIの新方向性を示す。

第一次AIブームは記号主義AIとニューラルネットワークの限界により停滞期へ。デンドラルやXOR問題などの課題を詳述します。

ディープラーニングの起源「単純パーセプトロン」を解説。ニューラルネットワークの基本構造、重みと閾値の調整、AI分類モデルの進化を紹介。

第一次AIブームで開発されたシュードルとシェーキを解説。自然言語処理や行動計画、STRIPSなどロボットAIの原点を紹介します。

対話型AI「イライザ」の仕組みと歴史を解説。第一次AIブームの成果から、Siriなど現代AIシステムへの進化を詳述します。

AI探索を解説。盲目的探索（深さ優先探索・幅優先探索）やヒューリスティック探索、A*アルゴリズムの評価関数を紹介します。

AIの誕生とダートマス会議、第一次AIブームの歴史を解説。導出原理やGPS、Prolog、第五世代コンピュータの進展を紹介。

AIの歴史を振り返り、第1次～第3次AIブーム、人工知能の定義、記号主義やニューロコンピューティングなど方法論を解説します。

統計学の学習で統計量の計算体験を推奨。統計ソフト利用の基礎理解や復習方法を解説し、データ分析力を養います。

変数間の関連性分析を解説。クロス集計、独立性検定、相関係数、回帰分析、多重クロス集計、多変量解析を学べます。

社会統計学の講義構成を解説。変数の分布分析、母集団の推測、z検定やt検定など基本的な統計手法を学べます。

統計分析で膨大な社会調査データを要約し、賛否の分布や統計量を活用。情報化社会でデータ解読技術の重要性を解説。

社会統計学の基礎として、母集団推測、統計量分析、変数間の関連性を解説。データ分布と統計分析の重要性を学べます。

統計分析で賛否の集計や性別・年齢との関連性を検証。多変量分析手法や統計ソフト活用でデータを効果的に解読する方法を解説。

社会調査のデータ収集・整理法を解説。質問紙調査、変数と値の定義、自由回答の整理、統計データセットの構築が学べます。

社会統計学を通じ、統計データの活用法を学ぶ重要性を解説。データ読み取りスキル、調査結果の意義共有を重視。

社会統計学で保護者の年収と進学率の関係を分析。教育機会格差、データアーカイブ活用、統計分析の重要性を解説。