学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
工・博前
時間割コード
Registration Code
2843318
科目区分【日本語】
Course Category
専門科目
科目区分【英語】
Course Category
Specialized Courses
科目名 【日本語】
Course Title
インテリジェントシステムセミナー1B
科目名 【英語】
Course Title
Seminar on Intelligent Systems 1B
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員 【日本語】
Instructor
佐藤 理史 ○ 小川 浩平
担当教員 【英語】
Instructor
SATO Satoshi ○ OGAWA Kohei
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
授業形態
Course style
セミナ-
Seminar
学科・専攻【日本語】
Department / Program
情報・通信工学専攻
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Information and Communication Engineering
必修・選択【日本語】
Required / Selected
必修・選択【英語】
Required / Selected


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
本セミナーでは、書籍や論文等を題材として,自然言語処理・人工知能に関する最新の研究動向を学ぶ.同時に、これらの内容および各自の研究内容についての報告・発表を通して,プレゼンテーション技術と討論の能力等の総合力を養う.

本セミナーを取得することにより、以下のことができるようになることを目標とする。
1.自然言語処理・人工知能の研究動向を把握し、説明できる。
2.技術文献を読み解き、新たな情報を取得することができる。
3.技術的な内容を、わかりやすく説明することができる。
4.議論を深めるための質問ができる。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
In this seminar, we improve research skills on natural language processing, and artificial intelligence by practical training.

The goals of this seminar are to
1. be able to understand and explain the recent research on natural language processing and artificial intelligence.
2. be able to read technical documents effectively and explain the contents.
3. be able to explain technical contents clearly.
4. be able to ask questions to improve mutual understanding.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN))
本セミナーでは、書籍や論文等を題材として,自然言語処理・人工知能に関する最新の研究動向を学ぶ.同時に、これらの内容および各自の研究内容についての報告・発表を通して,プレゼンテーション技術と討論の能力等の総合力を養う.

本セミナーを取得することにより、以下のことができるようになることを目標とする。
1.自然言語処理・人工知能の研究動向を把握し、説明できる。
2.技術文献を読み解き、新たな情報を取得することができる。
3.技術的な内容を、わかりやすく説明することができる。
4.議論を深めるための質問ができる。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
In this seminar, we improve research skills on natural language processing, and artificial intelligence by practical training.

The goals of this seminar are to
1. be able to understand and explain the recent research on natural language processing and artificial intelligence.
2. be able to read technical documents effectively and explain the contents.
3. be able to explain technical contents clearly.
4. be able to ask questions to improve mutual understanding.
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
計算機プログラミング基礎及び演習
プログラミング及び演習
オートマトンと形式言語
アルゴリズムとデータ構造
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
Fundamental Computer Programming with Exercises
Computer Programming with Exercises
Automata and Formal Languages
Algorithms and Data Structures
授業の内容【日本語】
Course Content
1.自然言語処理の基本技術
2.人工知能の基本技術
3.文献講読技術
4.プレゼンテーション技術と討論技術
授業の内容【英語】
Course Content
1. Basic technologies of natural language processing
2. Basic technologies of intelligent information processing
3. Reading skills of technical documents
4. Skills of Technical presentation and discussion
成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria
セミナーにおける口頭発表とそれに対する質疑応答により,目標達成度を評価する.
平常点50% 、口頭発表50%とする.
対象分野の日本語の技術文献を読み解くことができること、および、自分の研究内容を他者にわかるように説明できることを合格の基準とする。
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
The final grade in this seminar will be calculated according the following process: Usual performance score 50%, Oral presentation 50%.
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
履修条件は要さない。
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
No requirement for registration.
教科書【日本語】
Textbook
必要な資料は、事前に配布する。
教科書【英語】
Textbook
The materials will be provided before each seminar.
参考書【日本語】
Reference Book
必要な資料は、事前に配布する。
参考書【英語】
Reference Book
The materials will be provided before each seminar.
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
毎回セミナーの前に資料に目を通し、よくわからない部分を特定しておくこと。
セミナー終了時は、学んだことを復習すること。
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
Before each seminar, you should read the material.
After each seminar, you should review what you have learned.
使用言語【英語】
Language used
使用言語【日本語】
Language used
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
対面で実施する
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
Each seminar will be conducted face-to-face.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class)