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【一部遠隔の場合あり】 ☐ 全て遠隔【全授業（テストを除く）をオンデマンドで実施（全オンデマンド型）】 ☐ 全て遠隔【同時双方向で実施】 ☑ 1/2遠隔【全授業のうち、1/2以上を遠隔（オンデマンド又は同時双方向）】 ・「全て遠隔」又は「1/2遠隔」に✓のある科目は、遠隔授業の上限単位数60単位に算定されます。 ・大学院には遠隔授業における上限単位数はありません。 | ||
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（大規模言語モデル; LLM）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LLM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，LLMのプロンプトエンジニアリングを体験する． 3. ナレッジグラフ（Wikidataなど）やLLM（GPT-4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週：Google Colaboratory上でSPARQL検索やGPT-4のAPIを体験（ハンズオン） 第4～7週： ナレッジグラフやLLM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 | |||