学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560098
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		知能システムA2
科目名　【英語】
Course Title		Intelligent System A2
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166042J
担当教員　【日本語】
Instructor		小川　泰弘 ○ 戸田　智基 武田　浩一 笹野　遼平
担当教員　【英語】
Instructor		OGAWA Yasuhiro ○ TODA Tomoki TAKEDA Koichi SASANO Ryohei
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春２期 月曜日 ２時限
Spring2 Mon 2
対象学年
Year		１年
1
授業形態
Course style
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」に関わる音声・言語情報処理技術について包括的に講義する．
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
This lecture aims to teach speech and language processing technologies for building intelligent systems.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
音声・言語情報処理に代表される知能情報処理を応用したシステムを構成するためのシステム統合技術，基盤技術とその基礎理論に加え，システムによりサービスを実現するエコシステムについて，分野を跨いで包括的に学ぶ。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
In this lecture, you will learn system integration techniques, fundamental techniques, and fundamental theory for implementing the systems using intelligent information processing, such as speech and language processing, and also learn an ecosystem for providing some services using such an intelligent system.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
知能システムにおける種々の基盤的技術とそれを利用した応用システムを学ぶ。

〔計画〕
1. 音声合成とその応用
2. 音声認識とその応用
3. 音源分離とその応用
4. 音声・画像メディア処理とその応用
5. 電子医療情報を利用した医療支援
6. 医薬品情報におけるAI活用の未来
7. 生医学文献からの知見獲得
8. 自然言語処理への取組み
The contents are organized to learn not only the topics on fundamental techniques for the intelligent systems but also several topics related to application of the intelligent systems.

[Plan]
1. Speech synthesis and Its application
2. Speech recognition and its application
3. Source separation and its application
4. Speech and image processing and its application
5. Clinical Support using Digital Medical Information
6. Future of AI Applications of Pharmaceutical Information
7. Insight Discovery from Biomedical Literature
8. Natural Language Processing Research Activities
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件は要さない
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
講義毎に提出レポートを評価し，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。
Your report will be evaluated in 100-point scale. If you obtain 60 or over, a credit will be given.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
必要に応じて参考資料を配布する。
名古屋大学のe-learningシステムであるNUCTを通じて配布する。
Hand-outs are given if necessary.
NUCT will be used for teaching material distribution.
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
レポートは、授業時間外での作成を求める。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
講義
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)
遠隔講義