シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
人工知能特論 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Artificial Intelligence | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2020年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程、博士後期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅱ | ||
| 開講学科・専攻 /Cluster/Department |
情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
稲葉 通将 | ||
| 居室 /Office |
東2号館411 | ||
| 公開E-Mail |
m-inaba@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/03/28 23:46:48 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標 /Topic and goals |
人工知能特論では，人工知能の黎明期から現在に至るまで多くの人々の興味を引き続けてきた対話システムの技術に焦点を当て，対話システムの基礎理論から実装方法，深層学習を用いた最先端の対話処理・対話システムの研究動向について学んでいく． |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
なし |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation |
言語認知工学 |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
特になし |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
講義，実装した対話システムに関する発表，対話システムおよびその関連分野に関する最新の英語論文の内容をまとめたプレゼンテーションをテーマごとに行う． 対話システムはPythonを用いて実装し，作成したシステムの発表およびデモのほか，レポートの提出も行う． 英語論文に関しては，こちらで用意した論文リストの中から選択する．論文の内容をまとめたスライドを作成し，1回15～20分程度で発表する．論文紹介は1人につき2回程度を想定しているが，受講者数によって変更する可能性がある． (1) ガイダンス，人工知能の歴史 (2) 対話システム概論 (3) タスク指向型対話システム I (4) タスク指向型対話システム II (5) 論文紹介 (6) 論文紹介 (7) 課題発表 (8) 非タスク指向型対話システム I (9) 非タスク指向型対話システム II (10) 論文紹介 (11) 論文紹介 (12) 課題発表 (13) 発展的な話題(マルチモーダル，対話システムの評価，対話システムと倫理) (14) 論文紹介 (15) 論文紹介 |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等） /Preparation and review outside class |
Pythonを用いた対話システムの実装課題，および論文紹介の準備は授業時間外に行う． |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） /Evaluation and grading |
以下の3点により成績を出します． ・ 授業への参加度 ・ 課題発表，論文紹介のプレゼンテーション ・ レポート課題 |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
水曜5限 |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
授業を通して，対話システムの面白さと難しさを知ってほしいと思います． |
| その他 /Others |
なし |
| キーワード /Keyword(s) |
対話システム，自然言語処理，深層学習，機械学習，ヒューマンエージェントインタラクション |