日本語

Course Code etc
Academic Year 2023
College Graduate School of Artificial Intelligence and Science
Course Code VR461
Theme・Subtitle
Class Format Online (all classes are online)
Class Format (Supplementary Items)
Campus
Campus Other
Semester Fall semester
DayPeriod・Room Sat.2
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Credits 2
Course Number AIR5200
Language Japanese
Class Registration Method Course Code Registration
Assigned Year 配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。
Prerequisite Regulations
Acceptance of Other Colleges
Course Cancellation
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship with Degree Policy
Notes

【Course Objectives】

The aim of this course is to learn various topics in natural language processing through lectures and assignments.

【Course Contents】

1. Basic approaches in bag-of-words modeling, including TF-IDF and document classification
2. Elementary applications of natural language processing, including document similarity estimation and sentiment analysis
3. Elementary methods in deep-learning-based natural language processing, including word embeddings, RNN, and transformers

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 単語の重みづけとベクトル空間モデル
2 自然言語処理における前処理(1)
3 自然言語処理における前処理(2)
4 単語埋込み
5 PyTorch入門(1)
6 PyTorch入門(2)
7 PyTorch入門(3)
8 PyTorch入門(4)
9 単語埋込みを利用した感情分析
10 深層学習時代の自然言語処理
11 RNNによる感情分析
12 Transformerによる感情分析
13 Transformerによる言語モデル
14 深層学習モデルの解釈

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

板書 /Writing on the Board
スライド(パワーポイント等)の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / Study Required Outside of Class】

各回の授業内容についてはこちらで準備した授業資料を読んで予習しておくこと。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
平常点 (In-class Points)100 授業への参加と複数回のレポート(100%)
備考 (Notes)

【テキスト / Textbooks】

なし/None

【参考文献 / Readings】

No著者名 (Author/Editor)書籍名 (Title)出版社 (Publisher)出版年 (Date)ISBN/ISSN
1 岡﨑直観 他 IT Text 自然言語処理の基礎 オーム社 2022 9784274229008

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【その他 / Others】

【注意事項 / Notice】