学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博後
時間割コード
Registration Code		4560077
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Ⅱ-e
科目名　【英語】
Course Title		System intelligent information science II-e
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI167013J
担当教員　【日本語】
Instructor		森　健策 ○ 石川　佳治 武田　浩一 杉浦　健人 外山　勝彦 工藤　博章 小川　泰弘 小田　昌宏 松本　哲也 笹野　遼平
担当教員　【英語】
Instructor		MORI Kensaku ○ ISHIKAWA Yoshiharu TAKEDA Koichi SUGIURA Kento TOYAMA Katsuhiko KUDO Hiroaki OGAWA Yasuhiro ODA Masahiro MATSUMOTO Tetsuya SASANO Ryohei
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
対象学年
Year		２年
2
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)
様々なシステム構築の応用的手法の概念，知識を習得するため，当該分野の応用的な教科書等の輪読を行う。当該分野の応用的な手法についての論文等を輪読し，そこで用いられる応用的理論，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
We will learn application concepts and knowledges of various intelligent systems through reading advanced textbooks of this area. Furthermore, we will read representative papers of the intelligent system area to understand advanced theories, solution finding methods, mathematical approaches, design of experiment and evaluation procedures and presentation methods.
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」等に関する最先端手法の知識，問題解決策の知識を獲得することを目標とする。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
The seminar aims to learn advanced methods and knowledge of problem solving in "image transformation, image identification, image display, natural language processing, natural language understanding", and so on, which are required in the implementation of intelligent system.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
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
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. Wrap-up
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件は課さない。
There is no pre-requisite to take this seminar.
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。
Materials will be introduced according to the current trend.
Printed materials will be distributed if necessary.
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.
対面講義、テレビ会議形式によるリアルタイム講義配信あるいはNUCTを通じたオンデマンド講義双方で行う。
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)
TeamsもしくはZoomを通じてライブ配信を行ことで、遠隔講義を実施する。必要であればNUCTを通じて音声付きPowerPointファイルやビデオ画像をオンデマンド配信する。