大学院
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最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
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自然言語処理応用
自然言語処理応用／ Applied Natural Language Processing
自然言語処理の基礎理論を俯瞰し、自然言語処理を用いた技術開発および実社会応用を学ぶ。グループ課題としてのプロダクト開発を通して、実社会において自ら自然言語処理を用いたプロダクトを開発し、課題を解決することができる知識と技術の習得を目指す。また、現在、リモートでのチーム開発の重要性が高まっている。本講義では、リモート環境でのチーム開発に関する座学・演習を取りいれていく。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4810-1193
GIF-CS5097L1
自然言語処理応用
谷中 瞳
火曜5限
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講義使用言語
英語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
情報理工学系研究科
授業計画
10/6：自然言語処理技術の基本 特別講演：高瀬 翔先生（サイバーエージェント）
10/13：自然言語処理技術の分析 特別講演：Benjamin Heinzerling先生（理化学研究所）
10/20：自然言語処理技術の産業応用 特別講演：賀沢 秀人先生（Google）
10/27：自然言語処理技術の産業応用2 特別講演：坪井 祐太先生（Preferred Networks）
11/10：振り返りと課題発表・論文の読み方・グループ決め
11/17：グループワーク
11/24：グループワーク
12/1：グループワーク
12/8：グループワーク・発表順決め
12/15：中間発表
12/22：グループワーク
1/5：グループワーク
1/12：最終発表・講評
授業の方法
講義、演習、最終プロジェクト発表
成績評価方法
出席と最終プロジェクト（中間発表と最終発表のプレゼンテーション、成果物、コミット状況）に基づいて評価する。
最終プロジェクトでは3-4人のチームを構成し、成果物を公開すること（＋担当教員との共同研究として任意の学会に投稿すること）を⽬標とする。
履修上の注意
履修予定の者は初回10/6の講義に必ず参加すること。初回の講義に参加できない場合は履修できません。
ノートPCを使用する。週に数時間以上、最終プロジェクトに取り組む時間を確保できること。
pythonプログラミングを前提知識とする。
pythonプログラミングなどによる自然言語処理技術の実装経験や、自然言語処理の予備知識があることが望ましい。
その他
受講希望者数が多い場合には抽選を行う可能性がある。
