授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 知能情報を応用したシステムを構成するための基盤技術とその基礎理論を学び、先端技術の理解と将来展望や課題について理解し、先見の明を養う。本講義では特に大きな技術変革が進み、社会に与える影響も大きい「ビッグデータの管理・分析」および「対話システム」を取り上げる。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | Students will learn the fundamental technologies and basic theories for constructing systems that apply intelligent information, understand advanced technologies and their future prospects and issues, and cultivate foresight. In this lecture, we will focus on "management and analysis of big data" and "dialogue systems," which are undergoing major technological changes and have a significant impact on society. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | ビッグデータの管理・分析技術に関しては、最新のシステム技術・分析技術やビッグデータに基づく応用技術などについての幅広い知識を身につける。対話システムに関しては、マルチモーダル処理、音声処理、ヒューマンエージェントインタラクション、社会的信号処理などについての幅広い知識を身に着ける。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | In terms of big data management and analysis techniques, students will acquire a broad knowledge of the latest system and analysis technologies and big data-based application methodologies. With regard to dialogue systems, students will acquire extensive knowledge of multimodal processing, speech processing, human-agent interaction, and social signal processing. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | ビッグデータの管理・分析および対話システムに関して、その基盤技術や周辺技術を説明し、現状のシステムの課題と将来展望について講義する。
〔計画〕
1. イントロダクション＆ビッグデータのシステム技術
2. ビッグデータの分析技術
3. 企業におけるビッグデータへの取組み(1)
4. 企業におけるビッグデータへの取組み(2)
5. 対話システムにおけるマルチモーダル処理
6. 対話システムにおける音声処理
7. 対話システムとヒューマンエージェントインタラクション
8. 対話システムにおける社会的信号処理＆総括 | The lecture will explain the basic and peripheral technologies for managing and analyzing big data and interactive systems, and will cover the challenges of current systems and future prospects.
[Plan]
1. Introduction & System Technology of Big Data
2. Big Data Analysis Technologies
3. Industrial Approach to Big Data (1)
4. Industrial Approach to Big Data (2)
5. Multimodal processing in dialogue systems
6. Speech processing in dialogue systems
7. Dialogue systems and human-agent interaction
8. Social signal processing in dialogue systems & Summary |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | | 履修条件は要さない | | No course requirements are imposed. |
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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. |
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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. |
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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。 | | Reports are required to be written outside of class time. |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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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) | | |
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