学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560076
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		フィールド知能情報学セミナーⅠ-d
科目名　【英語】
Course Title		Practical knowledge of intelligent systems I-d
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166020J
担当教員　【日本語】
Instructor		東中　竜一郎 ○ 長尾　確 大平　茂輝 榎堀　優 松原　茂樹
担当教員　【英語】
Instructor		HIGASHINAKA Ryuichiro ○ NAGAO Katashi OHIRA Shigeki ENOKIBORI Yu MATSUBARA Shigeki
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


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
知能ロボット，知的インタフェース，自然言語処理システムに重点を置き，知能システム学の実フィールドにおける運用に伴う学理や学説について，
書籍や論文の輪読を通じて広く教授する．
具体的には知能機械システム，知能ロボティクス，人工知能(AI)，機械学習，センシング技術，知的インタフェースデザイン，システム設計，
フィールド実験デザインなどを取り扱う．
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
We aim to better understand the fundamental knowledge and the basic problem solving methods acquired so far with respect to intelligent robots, intelligent interface, and natural language processing systems, about the principles and theories related to the operation of intelligent systems studies in the real field, widely through reading books and papers.
Specifically, it includes intelligent mechanical systems, intelligent robotics, artificial intelligence (AI), machine learning, sensing technology, intelligent interface design, system design, field experiment design, etc.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
知能ロボット，知的インタフェース，自然言語処理システムに重点を置き，知能システム学の実フィールドにおける運用に伴う学理や学説について，
書籍や論文の輪読を通じて広く教授する．
具体的には知能機械システム，知能ロボティクス，人工知能(AI)，機械学習，センシング技術，知的インタフェースデザイン，システム設計，
フィールド実験デザインなどを取り扱う．
セミナーI-dでは，当該分野の基礎的理解力を深化する．
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
We aim to better understand the fundamental knowledge and the basic problem solving methods acquired so far with respect to intelligent robots, intelligent interface, and natural language processing systems, about the principles and theories related to the operation of intelligent systems studies in the real field, widely through reading books and papers.
Specifically, it includes intelligent mechanical systems, intelligent robotics, artificial intelligence (AI), machine learning, sensing technology, intelligent interface design, system design, field experiment design, etc.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
知能システム学の運用に伴う学理や学説について当該分野の基礎研究論文について追試することに重点を置きつつ，基礎的理解力を深化する．
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，グループごとに追試結果について発表および発表結果に対する討論を行う．

〔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
In order to better understand the fundamental knowledge and the basic problem solving methods acquired so far, seminars will be conducted through the implementation and additional experiments on methods introduced in actual papers and so on. We will divide students into six groups, assign a task to each group, and then each group will conduct surveys, presentations, and additional experiments.

[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
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％，他のグループの発表に対する討論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．
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．
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)