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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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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
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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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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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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
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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
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180
レポート２ |
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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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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。