学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560019
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		システム知能情報学セミナーⅠ-c
科目名　【英語】
Course Title		System intelligent information science I-c
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166011J
担当教員　【日本語】
Instructor		武田　浩一 ○ 石川　佳治 杉浦　健人 外山　勝彦 工藤　博章 森　健策 小川　泰弘 小田　昌宏 松本　哲也 笹野　遼平
担当教員　【英語】
Instructor		TAKEDA Koichi ○ ISHIKAWA Yoshiharu SUGIURA Kento TOYAMA Katsuhiko KUDO Hiroaki MORI Kensaku OGAWA Yasuhiro ODA Masahiro MATSUMOTO Tetsuya SASANO Ryohei
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
対象学年
Year		１年
1
授業形態
Course style		セミナ－
Seminar
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
知能システム学専攻
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
知能システム学の応用におけるシステム構築に必要となる「画像変換，画像識別，画像表示，自然言語処理，自然言語理解」等に関する基礎的な手法の知識，問題解決策の知識獲得のため，書籍や基礎的な論文等の輪読を通じ，そこで用いられる基礎理論，問題解決法，数学的アプローチ，実験及び評価の組み立て方，結果提示方法を理解する。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
In this seminar, students learn the fundamental theory, the methodology to solve problems, mathematical approaches, design of experiments and evaluations, and a method of presenting results through reading materials, such as books and technical papers, in order to acquire the fundamental knowledge and skills for solving problems related to ""image conversion, image discrimination, image display, natural language processing, natural language understanding".
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
知能システム学の応用におけるシステム構築に必要となる「画像変換，画像識別，画像表示，自然言語処理，自然言語理解」等に関する基礎的な手法の知識，問題解決策の知識獲得のため，書籍や基礎的な論文等の輪読を通じ，そこで用いられる基礎理論，問題解決法，数学的アプローチ，実験及び評価の組み立て方，結果提示方法を理解する。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
The goal of this seminar is to understand the fundamental theory, the methodology to solve problems, mathematical approaches, design of experiments and evaluations, and a method of presenting results through reading materials, such as books and technical papers, in order to acquire the fundamental knowledge and skills for solving problems related to "image conversion, image discrimination, image display, natural language processing, natural language understanding", and so on, which are necessary for applied system development in Intelligent Systems.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
当該分野で広く用いられる手法，基礎的な手法等についての論文を輪読し，そこで用いられる基礎理論，問題解決法，数学的アプローチ，実験及び評価の組み立て方，結果提示方法について教授する。
受講者を６グループに分け，それぞれのグループに担当課題を割り当て，グループごとに調査・発表を行う。

〔計画〕
1. ガイダンス
2. 発表（グループＡ）
3. 発表（グループＢ）
4. 発表（グループＣ）
5. 発表（グループＤ）
6. 発表（グループＥ）
7. 発表（グループＦ）
8. 総括
This seminar will guide students to understand the fundamental theory, the methodology to solve problems, mathematical approaches, design of experiments and evaluations, and a method of presenting results, by reading technical papers on fundamental techniques and well-known methods in Intelligent Systems. We will divide students into six groups, assign a task to each group, and then each group will conduct surveys and make a presentation.

[Plan]
1. Guidance
2. Presentation (Group A)
3. Presentation (Group B)
4. Presentation (Group C)
5. Presentation (Group D)
6. Presentation (Group E)
7. Presentation (Group F)
8. Summary
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
前提となる履修条件は課さない。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
発表の評価５０％，他のグループに対する討論５０％，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
資料は時流に応じて適切に指示する。
また，必要に応じて印刷配布する。
履修条件は課さない。
Materials will be introduced according to the current trend.
Printed materials will be distributed if necessary.
There is no pre-requisite to take this seminar.
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
各グループに授業内容に即した課題を与える。
Each group will be assigned a task according to the contents of the seminar.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)