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(LINE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
‐授業の最初で人工知能分野の歴史を概観する
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
実施方法
Zoom
計画
| 回 | 概要 | 講師 | 実施方法 | 講義形態 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 人工知能とは・知識表現と論理 | 上田和紀 | Zoom | 座学 |
| 2 | 探索と制約充足 | 上田和紀 | Zoom | 座学 |
| 3 | 推論と定理証明 | 上田和紀 | Zoom | 座学 |
| 4 | マルチエージェントシステム | 菅原俊治 | Zoom | 座学 |
| 5 | 調整とゲーム理論 | 菅原俊治 | Zoom | 座学 |
| 6 | 自然言語処理1(導入～単語の処理) | 林良彦 | Zoom | 座学 |
| 7 | 自然言語処理2(構文解析～意味表現～応用) | 林良彦 | Zoom | 座学 |
| 8 | 深層学習による自然言語処理とその応用事例 | 清水徹 | Zoom | 座学 |
機材
なし
ソフトウェア
SWI-Prolog ※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
-岡﨑直観/荒瀬由紀/鈴木潤/鶴岡慶雅/宮尾祐介 (著)、IT Text 自然言語処理の基礎、オーム社、2022
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。
