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 |
2024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 | ||
| 開講類・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 update |
2024/03/08 18:40:51 | 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（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
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，ChatGPTをはじめとする最先端の対話処理・対話システムの研究動向について学んでいく． This course focuses on the technology of dialogue systems, which has continued to attract the interest of researchers from the dawn of artificial intelligence to the present, and provides the basic theory of dialogue systems, implementation methods, and research trends in state-of-the-art dialogue processing and dialogue systems, including ChatGPT. |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
なし |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
言語認知工学 |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
なし |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
英語タイプ：Cb 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． Teaching will involve a mixture of lecture and students will be expected to give a presentatios. (1) ガイダンス，人工知能の歴史 (2) 深層学習概論 (3) 対話システム概論 (4) タスク指向型対話システム I (5) タスク指向型対話システム II (6) 論文紹介 I (7) 論文紹介 II (8) 課題発表 I (9) 非タスク指向型対話システム I (10)非タスク指向型対話システム II (11) 論文紹介 III (12) 論文紹介 IV (13) 課題発表 II (14) 論文紹介 V (15) 総合討論 (1) Introduction to Artificial Intelligence (2) Deep Learning (3) Dialogue Systems (4) Task-oriented Dialogue Systems I (5) Task-oriented Dialogue Systems II (6) Presentation (Paper) I (7) Presentation (Paper) II (8) Presentation (Dialogue System) I (9) Non-task-oriented Dialogue Systems I (10) Non-task-oriented Dialogue Systems II (11) Presentation (Paper) III (12) Presentation (Paper) IV (13) Presentation (Dialogue System) II (14) Presentation (Paper) V (15) Discussion |
| 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）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
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） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
授業中の発表と授業参加度によって総合評価します． Assessment will involve a presentation in class. |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
木曜5限 |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
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 |
講義の動画・資料の配布，連絡はGoogle Classroomで行うので， 事前に以下から人工知能特論2024のクラスに参加しておくこと． https://classroom.google.com/c/NjU5MjY5OTE2MTQy?cjc=y3lvjbm |
| キーワード /Keywords |
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 Dialogue Systems, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning, Human-Agent Interaction |