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/菅原俊治/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
‐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コマ 時間数：12時間
計画
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
参考情報
2020年度 K12 iCDスキルマッピング β版
※今後見直しの可能性があります。