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
