K12 推論・知識処理・自然言語処理 (コース履修)

領域

情報処理

モデル

クラウド・ビジネスイノベーター

区分

選択

概要

記号的知識表現と推論の技術、知的なソフトウェアの相互インタラクション、および日本語・英語テキストを主な対象とした自然言語処理について学ぶ。

講師

上田和紀(早稲田大学)
菅原俊治(早稲田大学)
林良彦(早稲田大学)
清水徹(ヤフー)

到達目標

記号レベルの人工知能技術を以下の諸側面から学ぶ。
‐記号的知識の表現技術とその操作すなわち探索・推論技法の習得。
‐マルチエー ジェントによる実問題のモデル化、相互作用の理解、協調による知識処理の習得。
‐自然言語処理の基本技術・先端的技法の理解。

準備学習・前提知識

‐Pythonプログラミングの基礎
‐論理学の基礎知識

履修時間

時数:8回  時間数:12時間

2021年度 計画
回数概要講師配信形式機材ソフト
第1回人工知能とは・知識表現と論理上田和紀オンデマンド座学
第2回探索と制約充足上田和紀オンデマンド座学
第3回推論と定理証明上田和紀オンデマンド座学
第4回マルチエージェントシステム菅原俊治オンデマンド座学
第5回調整とゲーム理論菅原俊治オンデマンド座学
第6回自然言語処理1(導入~単語の処理)林良彦オンデマンド座学
第7回自然言語処理2(構文解析~機械翻訳)林良彦オンデマンド座学
第8回深層学習による自然言語処理とその応用事例清水徹オンデマンド座学
機材

なし

ソフトウェア

SWI-Prolog
任意:sbt(Scala 処理系) および Scarab
※インストール方法は講義前に別途指示

参考書

‐黒橋禎夫(著)、自然言語処理〔改訂版〕、放送大学教育振興会、2019
‐坪井祐太/海野裕也/鈴木潤(著)、深層学習による自然言語処理、講談社、2017

評価

レポート

備考

すべてオンデマンド配信で実施する。

PDF

K12 シラバス 2021年度コース履修