授業科目名 | 知能プログラム特論 Advanced Theory of Intelligent Programming | 時間割番号 | 4304 |
担当教員名 | 白松 俊 | 実務経験 反映科目 | O |
学科・年次 | 工学研究科博士前期課程 工学専攻 1年次 | ||
科目区分 | 専門教育科目 | 単位数 | 1 |
時間割 | 第4クォーター 火曜1-2限 | 授業形態 | 講義 |
授業実施方法 |  ☐対面  ☐オンデマンド  ☑同時双方向 | ||
ディプロマ・ポリシーとの対応 ☐ 1. 人間、文化、社会の課題を技術的観点から理解・考察する能力 ☑ 2. 広い範囲の工学的知識と数理的理解 ☐ 3. 様々な研究者・技術者と意見を交わすことのできるコミュニケーション力 ☑ 4. 課題に対して適切なアプローチを計画し、解決する問題解決力 ☑ 5. 工学の高度な知識・技術とこれを現実課題に適用し解決する能力 | |||
授業の目的・達成目標 【授業の目的】 ナレッジグラフやセマンティックWebといった記号処理技術と,自然言語処理に関する先端研究について調査し,最新研究動向を把握習得する.また,把握した研究動向を参考にして,ナレッジグラフやGPT-3を用いたシステムを設計・開発する. 【達成目標】 1. セマンティックWebやナレッジグラフに関する技術動向を理解し,クエリ言語SPARQLを習得する. 2. 自然言語処理に関する技術動向を理解し,言語生成モデルGPT-3のfine-tuningを体験する. 3. ナレッジグラフ(Wikidataなど)や自然言語処理(GPT-3など)を活用したサービスのアイデアを考案し,プロトタイピングを行う. 授業計画 第1~2週: セマンティックWebやナレッジグラフ、自然言語処理に関する講義 第3~4週:Google Colaboratory上でSPARQL検索やGPT-3を体験(ハンズオン) 第5~7週: ナレッジグラフや自然言語処理を使ったサービスアイデア発想とそのプロトタイピング(Teams上で同時双方向の演習を予定) 第8週:最終発表(データサイエンティストの実務型教員によるアドバイスあり) 成績評価の方法 前半に出題するレポートと後半のプロトタイピングやアイデアを評価する。 成績評価の基準 秀 達成目標を超えた成果を上げている 100点~90点 優 達成目標に十分達している 89点~80点 良 達成目標に達している 79点~70点 可 達成目標に概ね達している 69点~60点 不可 達成目標に達していない 59点以下 指定されたすべての提出物を提出すること。 事前・事後学修等の指示及び履修にあたっての注意事項 プロトタイピングする上での必要性に応じて講義内容を復習し、Google Colaboratory上でサンプルコードを変えながら試行錯誤すること(100分程度)。 教科書 講義中に適時紹介 参考書 講義中に適時紹介 オフィスアワー Email (siramatu@nitech.ac.jp) で問い合わせて下さい |