| 学習支援計画書の照会 |
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| 授業科目区分 | 科目名 | 単位数 | 科目コード | 開講時期 | 履修方法 |
|---|---|---|---|---|---|
| 修学基礎教育課程 人間形成基礎科目 生涯学習 |
生涯学習特別講義（ＡＩ応用Ⅱ）(夏期集中講義) |
1 | G468-01 | １期（前学期） | 修学規程第４条を参照 |
| 担当教員名 | 研究室 | 内線電話番号 | 電子メールＩＤ | オフィスアワー |
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| 授業科目の学習教育目標 | |
|---|---|
| キーワード | 学習教育目標 |
1. 人工知能 2. 自然言語処理 3. 文解析 4. 情報検索 5. 文書分類 |
機械に知能を持たせ、人間の持つ優れた認知・情報処理を実現する人工知能は、ＩＣＴ社会 のさまざまな領域で益々その重要性を増している。本科目では、人工知能の最も中心となる 自然言語処理に関する基礎的な技術をマスターし、特に、文解析、情報検索、文書分類、対 話システムなどの応用システムに関する理解を深めることを目的とする。 |
| 授業の概要および学習上の助言 |
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本科目では、自然言語処理に関する基礎から応用までを扱う。さまざまな基礎的技術を学ぶとともに、それらの応用システム を構築して評価する。以上の授業内容を通して、自然言語処理における応用システムの実現方法や問題点を評価できるように なることが肝要である。 |
| 教科書および参考書・リザーブドブック |
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教科書：指定なし 参考書：あたらしい人工知能の教科書[翔泳社] ﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし |
| 履修に必要な予備知識や技能 |
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プログラミング技術を修得していることが望ましい。 |
| 学生が達成すべき行動目標 | ||
|---|---|---|
| No. | 学科教育目標 （記号表記） |
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| ① | F | 自然言語処理における基礎的技術を説明できる。 |
| ② | D | さまざまな自然言語処理の応用システムの仕組みを理解し、説明できる。 |
| ③ | F | さまざまな自然言語処理の応用システムを構築できる。 |
| ④ | B | さまざまな自然言語処理の応用システムを評価できる。 |
| ⑤ | ||
| ⑥ | ||
| 達成度評価 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 指標と評価割合 ＼ 評価方法 | 試験 | クイズ 小テスト |
レポート | 成果発表 （口頭・実技） |
作品 | ポートフォリオ | その他 | 合計 | ||
| 総合評価割合 | 0 | 0 | 50 | 50 | 0 | 0 | 0 | 100 | ||
| 総合力指標 | 知識を取り込む力 | 0 | 0 | 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 | |
| 思考・推論・創造する力 | 0 | 0 | 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 | ||
| コラボレーションとリーダーシップ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ||
| 発表・表現・伝達する力 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 0 | 0 | 40 | ||
| 学習に取組む姿勢・意欲 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | ||
| 評価の要点 | |||
|---|---|---|---|
| 評価方法 | 行動目標 | 評価の実施方法と注意点 | |
| 試験 | ① |
| |
| ② | |||
| ③ | |||
| ④ | |||
| ⑤ | |||
| ⑥ | |||
| 小テスト クイズ | ① |
| |
| ② | |||
| ③ | |||
| ④ | |||
| ⑤ | |||
| ⑥ | |||
| レポート | ① | レ |
中間および最終レポートにより、その理解度を評価する。 |
| ② | レ | ||
| ③ | レ | ||
| ④ | レ | ||
| ⑤ | |||
| ⑥ | |||
| 成果発表（口頭・実技） | ① | レ |
中間および最終レポートに関する成果発表と質疑応答により、達成レベルを評価する。 |
| ② | レ | ||
| ③ | レ | ||
| ④ | レ | ||
| ⑤ | |||
| ⑥ | |||
| 作品 | ① |
| |
| ② | |||
| ③ | |||
| ④ | |||
| ⑤ | |||
| ⑥ | |||
| ポートフォリオ | ① |
| |
| ② | |||
| ③ | |||
| ④ | |||
| ⑤ | |||
| ⑥ | |||
| その他 | ① |
| |
| ② | |||
| ③ | |||
| ④ | |||
| ⑤ | |||
| ⑥ | |||
| 具体的な達成の目安 | |
|---|---|
| 理想的な達成レベルの目安 | 標準的な達成レベルの目安 |
標準的な達成レベルに加えて、研究課題に挑戦し、自然言語処 理の応用システムを構築できる。 |
授業で扱う各週の内容をほぼ理解し、その内容に関する典型的 な演習課題をほぼ正確に解答できる。 |
| 授業明細 |
|---|
| 回数 | 学習内容 | 授業の運営方法 | 学習課題 予習・復習 | 時間：分 |
|---|---|---|---|---|
1 |
実務家教員による「人工知能の得意／不得意」の講義 詳細 歴史 人工知能とヒトの知恵 得意な分野 |
講義 資料は配布する |
180 |
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2 |
実務家教員による「自然言語処理の概要」の講義 詳細 基礎と応用 辞書とコーパス |
講義・演習・討論 資料は配布する |
180 |
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3 |
実務家教員による「形態素解析」の講義 詳細 MeCabを使ってみる 形態素解析の原理 |
講義・演習・討論 資料は配布する |
180 |
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4 |
実務家教員による「構文解析」の講義 詳細 Cabochaを使ってみる 構文解析の原理 |
講義・演習・討論 資料は配布する |
180 レポート１ |
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5 |
実務家教員による「関係分析・機械翻訳」の講義 詳細 word2vecでできること 関係分析の仕組み 機械翻訳のモデル 翻訳評価 |
発表 講義・演習・討論 資料は配布する |
180 |
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6 |
実務家教員による「情報検索と文書分類」の講義 詳細 ブーリアン検索 類似検索 文書分類 |
講義・演習・討論 資料は配布する |
180 レポート２ |
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7 |
実務家教員による「質問応答・対話システム」の講義 詳細 質問応答・対話システムの歴史 質問応答・対話システムのしくみ 質問応答・対話システムの現状 Web上の質問応答・対話システム |
講義・演習・討論 資料は配布する |
180 |
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