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人工知能とその応用コース(産総研・早大連携)

人工知能とその応用コース(産総研・早大連携)

近年、インターネットや計算機の発達により、種々のデータが大量に収集可能な環境が整備され、ギガ・テラサイズのデータが現実的な時間内で分析されるようになった。その結果、知的な情報処理を行うシステム、いわゆる人工知能が発達し、これまでに人が担ってきた知的業務をコンピューターが行う世界が現実味を帯びてきている。本コースは、このような人工知能に関して、産業技術総合研究所・人工知能研究センター の研究員を講師に招き、最新の研究事情を混じえて人工知能の基礎や応用を学ぶことができるコースである。
本コースの基礎科目である「人工知能概論」では、人工知能を取り巻く環境(開発・法・国際環境など)の話を通じて、人工知能の概略や技術の基礎を学ぶ。応用科目である「人工知能とその応用α:エージェント」「The Application of Artificial Intelligence β: Natural Language Processing (NLP)」では、特定の問題を解く人工知能を題材に、最新の研究事例を踏まえながら、その分析技術やその応用技術を学ぶ。

人工知能概論

■授業概要:

人工知能の研究開発の歴史を学ぶとともに、人工知能を巡る産業界の開発動向、自動運転を含む人工知能の政策動向、人工知能を巡る国際動向など人工知能技術の基礎となる知識と最近の動向などを学ぶことを目的とする。
産総研・人工知能研究センターの研究員が最近の事例を挙げて、授業を進める。

■授業の到達目標:

人工知能の知識や技術は有していないが、人工知能を学びたいという強い意志をもつ文系・理系の学生がこれまでの人工知能の研究や社会実装された開発の事例など学び、多岐の分野における今後の人工知能の研究開発の動向など理解できる能力を身に付ける。

人工知能とその応用α:エージェント

■授業概要:

知的エージェントに関する研究に取り組む際に必要な知識と技術を学ぶとともに、産総研・人工知能研究センターの研究員が取り組んでいるいくつかのエージェントの研究事例を題材に演習などを通して、知的エージェント・マルチエージェント技術の応用力を身に付けることを目的とする。なお、人工知能の基礎をすでに習得している学生のみ履修可能である。

■授業の到達目標:

いくつかの知的エージェントとマルチエージェントシミュレーションを学び、それらの技術を理解・応用できる能力を身に付ける。

The Application of Artificial Intelligence β: Natural Language Processing (NLP)

■Summary:

The class will introduce several central topics of NLP, with an emphasis on current research at AIST in natural language understanding.The state of the art relies on a mix of parameter estimation, algorithmic search, and the novel application of language modeling formalisms such as grammars and recurrent neural networks,and the course will touch on all three ingredients, equipping students with a knowledge of some of the currently most important approaches.Students taking the class are expected to already have knowledge of the basics of AI.

■The goal of lecture:

Students should have a grasp of the fundamentals of classic topics in NLP including part of speech tagging, named entity recognition, syntactic and semantic parsing, machine translation, and question answering, and, with effort, be able to follow current developments on the cutting edge of the field.