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学習支援計画書(シラバス) 検索システム
修学基礎教育課程 
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 2021年度
1期(前学期)
修学規程第4条を参照
担当教員名
*印は、実務経験のある教員を示しています。
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
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
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] リザーブドブック:指定なし
履修に必要な予備知識や技能
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)
F 自然言語処理における基礎的技術を説明できる。
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。
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。
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。
達成度評価
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
指標と評価割合 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
※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。
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
クイズ
小テスト
レポート 中間および最終レポートにより、その理解度を評価する。
成果発表
(口頭・実技)
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。
作品
ポートフォリオ
その他
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。
CLIP学習プロセスについて
一般に、授業あるいは課外での学習では:「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、GoodWork!」:のようなプロセス(一部あるいは全体)を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間(例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間/週)を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
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
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
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
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
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
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
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