三重大学ウェブシラバス


シラバス表示

 シラバスの詳細な内容を表示します。

→ 閉じる(シラバスの一覧にもどる)

科目の基本情報

開講年度 2020 年度
開講区分 工学部情報工学科/総合工学科情報工学コース ・専門教育
受講対象学生 学部(学士課程) : 3年次
選択・必修 選択
授業科目名 人工知能 II
じんこうちのう2
Artificial Intelligence II
単位数 2 単位
ナンバリングコード
EN-CMPS-3
開放科目 非開放科目    
開講学期

後期

開講時間
開講場所

担当教員 太田 義勝(非常勤講師)

SDGsの目標

学修の目的と方法

授業の概要 人工知能は、人間が行っている知的な活動を、どこまで、そして、どうやって計算機で行うことができるかについて考える学問分野である.人工知能 II の授業では、この分野のうち、人工知能 I や画像処理関連等の授業で取り扱われていない内容について講義をする。
学修の目的
学修の到達目標
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
○ JABEE 関連項目
 情報工学の基礎知識を身につけ、科学技術が社会や自然環境に及ぼす影響を理解し、責任ある技術者として行動できる。【技術者倫理】
 情報工学科に関連する様々な分野に関心をもち、未知分野を理解するために、自主的、継続的に学習できる。【自主的継続的学習】
 世界に多様な考え方があることを学び、様々な立場の考えや意見を尊重し、多面的に物事を考えることができる。【多面的な思考能力】
 情報工学に関連する課題に対して、与えられた条件や期限を熟慮し、計画的に作業を進め、報告できる。【計画的な活動】
 専門分野の英語で書かれた文献について理解し、説明できる.また、学習や実験で得た知見を、論理的に記述し、的確に発表し、討議できる。【コミュニケーション能力】
 自然科学と情報技術に関する十分な知識を修得し、それらの知識を応用できる。【知識の修得と応用】
 与えられた問題に対し、修得した知識や技術を利用して、関連情報を収集し、解決手法を提案し、実現できる。【問題解決能力】

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  •  主体性
考える力
  •  幅広い教養
  •  専門知識・技術
  •  論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  •  表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  •  問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 出席は必要条件であり,3分の2以上出席した者に対して単位を与える.評価は定期試験(100点)の点数で行い,60点以上を合格とする.
授業の方法 講義

授業の特徴

PBL

特色ある教育

地域理解・地域交流の要素を加えた授業

英語を用いた教育

授業改善の工夫 具体的かつ、おもしろい文例などを、用いることにより、授業のおもしろさが増すように努力する。
教科書 教科書:なし、必要に応じて、プリント等を配布する。
参考書 参考書:いずれも大学図書館にあり
自然言語処理(長尾真、岩波書店(岩波講座ソフトウェア科学シリーズ15))
知識と推論(長尾真、岩波書店(岩波講座ソフトウェア科学シリーズ14))
音響・音声工学(古井貞おき、近代科学社)
コンピュータで翻訳する(長尾真・牧野武則編著、共立出版)
改訂新版 ロボットは東大に入れるか (よりみちパン! セ) (ソフトカバー) – 2018 新井紀子
音声言語の自動翻訳(中村哲、コロナ社)2018年
AI vs. 教科書が読めない子どもたち(新井紀子、東洋経済新報社)2018年
機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで (ソフトカバー) – 2016 大関真之
オフィスアワー 授業実施日の授業終了以降に、授業を実施した教室にて対応。事務的な話であれば、電子メールによる受け付け可(E-mail:ohta@net.info.mie-u.ac.jp) 。
受講要件
予め履修が望ましい科目 人工知能 I 及び演習、情報工学実験 I・II は、関連が深い。
オートマトン・形式言語理論、コンパイラ、ディジタル信号処理等とも関連する。
発展科目
その他

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード
Key Word(s)
学修内容 第1回 自然言語処理(自然言語と人工言語(プログラミング言語等)との違い、自然言語処理の応用例)
第2回 自然言語処理(機械(自動)翻訳に必要な知識、機械翻訳の処理の流れ)
第3回 自然言語処理(形態素解析)
第4,5回 自然言語処理(構文解析(係り受け法、文脈自由文法))
第6,7,8回  自然言語処理(意味解析(意味カテゴリ、シソーラス、格フレーム、深層格、表層格))
第9回 自然言語処理(意味解析を用いて実現可能なこと、不可能なこと)
第10回 自然言語処理(文脈解析、背景知識の必要性)
第11回 音声言語処理(音声処理とAD変換、スペクトル解析)
第12回 音声言語処理(音声認識処理の概要とその難しさ)
第13回 音声言語処理(音声圧縮の概要と音声合成、日本語音声の規則合成方式)
第14,15回 音声言語処理(音声処理の応用システム例等:視覚障害者のための、Web読み上げシステム等)
第16回 定期試験
事前・事後学修の内容

Copyright (c) Mie University