K12 推論・知識処理・自然言語処理

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。
‐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。

準備学習・前提知識

‐組込み・ネットワークプログラミングの基礎知識
‐論理学の基礎知識

履修時間

時数:8コマ  時間数:12時間

2021年度 計画

第1回人工知能とは・知識表現と論理座学
第2回探索と制約充足座学
第3回推論と定理証明座学
第4回マルチエージェントシステム座学
第5回調整とゲーム理論座学
第6回自然言語処理1(導入~単語の処理)座学
第7回自然言語処理2(構文解析~機械翻訳)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座学

評価

レポート(100%)

テキスト・参考書

‐新田克己(著)、知識と推論、サイエンス社、2002
‐Gilbert Harman、Sanjeev Kulkarni(著)、信頼性の高い推論―帰納と統計的学習理論、勁草書房、2009
‐酒井哲也(著)、情報アクセス評価方法論、コロナ社、2015
‐Steven Bird、他(著)、自然言語処理、オライリージャパン、2010
‐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

受講方法

オンライン

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2021年度 K12
iCDスキルマッピング

iCDスキルマッピングはβ版であり、今後見直しの可能性があります。