シラバス参照

授業情報/Course information

科目一覧へ戻る 2024/01/31 現在

科目名/Subject 木村 泰知 4年ゼミ
担当教員(所属)/Instructor 木村 泰知 (商学部)
授業科目区分/Category 昼間コース 学科別専門科目
開講学期/Semester 2023年度/Academic Year  前期/Spring Semester
開講曜限/Class period 火/Tue 4 , 火/Tue 5
対象所属/Eligible Faculty
配当年次/Years 3年 , 4年
単位数/Credits 12
研究室番号/Office
オフィスアワー/Office hours
更新日/Date of renewal 2023/03/24
授業の目的・方法
/Course Objectives and method
本ゼミでは、社会情報学科に関する講義で習得した情報処理技術を活かしつつ、動画制作、ウェブサイトの制作、プログラミングなどを行います。また、研究論文の執筆に向けて、システム作成、評価実験、アンケート評価を行う。研究内容は、日本語や英語などの自然言語を対象としてコンピュータで処理する自然言語処理、あるいは、人工知能に関連する分野を対象とする。
達成目標
/Course Goals
本ゼミでは、論文を執筆するための考え方を身につける。
具体的には、研究の背景や意義についての説明方法を習得し、従来研究の調査方法を身につけ、目的の立て方、実験方法、結論の書き方について学ぶ。
また、本学の学生論文賞に申し込み、論文執筆、および、研究発表を行う。
授業内容
/Course contents
04月から08月までに、卒業研究のテーマを決定し、予備実験を行う。
09月から10月までに、予備実験を踏まえて、本実験を実施する。
11月から01月までに、卒号論文の執筆を行うとともに、研究発表を行う。
事前学修・事後学修
/Preparation and review class
発表する際には、関連研究を調べ、要約しておくこと。
使用教材
/Teaching materials
・奥村学 (著), 自然言語処理の基礎, コロナ社
・長尾真、岩波講座 ソフトウェア科学〈〔知識〕15〉自然言語処理,岩波書店
・篠田浩一、音声認識、講談社
・原田達也、画像認識、講談社
・深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト、翔泳社
・工藤拓、形態素解析の理論と実装、近代科学社
・田中聡久、信号・データ処理のための行列とベクトル、コロナ社

対話処理 http://www.radiobots.link/
地方議会会議録 http://local-politics.jp
政治情報タスク https://sites.google.com/view/poliinfo4/
成績評価の方法
/Grading
毎月一回程度、研究の進捗状況を15分程度の発表を行う。
成績評価の基準
/Grading Criteria
社会情報学科標準成績評価基準に従う。
履修上の注意事項
/Remarks
質問があれば、木村(kimura@res.otaru-uc.ac.jp) まで連絡をください。
リンク先ホームページアドレス
/URL of syllabus or other information
http://417.works/
実務経験者による授業
/Courses conducted by the
ones with practical
experiences
該当しない/No
授業実施方法
/Method of class
①面接授業/Face-To-Face class
遠隔授業
/Online class
遠隔授業/Online class

科目一覧へ戻る