K12 推論・知識処理・自然言語処理(コース履修)

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

以下の内容を理解・習得することを目標とする。

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
  • ■具体的なテキストを対象とした各種の情報抽出・変換を行うための手段の習得

事前学習・前提知識

  • Pythonプログラミングの基礎
  • 論理学の基礎知識

学習方法

座学  LMSにある動画を視聴

第1回 人工知能とは・知識表現と論理

第2回 探索と制約充足

第3回 推論と定理証明

第4回 マルチエージェントシステム

第5回 調整とゲーム理論

第6回 自然言語処理1(導入~単語の処理)

第7回 自然言語処理2(構文解析~機械翻訳)

第8回 深層学習による自然言語処理とその応

演習

本科目は、演習はありません

課題・評価

  • 課題を提出することにより履修修了と認める

 

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