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最終更新日：2025年4月1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。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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データマイニング概論
本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。
後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0590105
FSC-CC3A18L1
データマイニング概論
森 純一郎
月曜5限
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データマイニング概論
本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。
後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
35603-0121
GSC-PH5X10L2
データマイニング概論
森 純一郎
月曜5限
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知能社会情報学講義Ⅰ（データマイニング概論）
本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。
後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-1001
GIF-CO5701L1
知能社会情報学講義Ⅰ（データマイニング概論）
森 純一郎
月曜5限
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教育と言語処理
言語処理の基本的な技術を演習形式で学びながら、教育場面への応用やその課題について理解する。前半では、文字列処理・言語処理の要素技術について個別に解説した上で、具体的な教育実践・教育研究を想定しながら、実際のテキストに対する分析を行う。後半では、生成AIサービスの基盤となる技術の仕組みや挙動を解説した上で、教育場面における言語処理技術の活用に関する最近の動向を概観する。最後に、教育と言語処理をテーマに、テキスト分析、ツール開発、実践事例調査のいずれかの演習課題に取り組む。
本授業では、言語処理技術でできること・できないことを把握した上で、その応用について検討できるようになることが目標である。また、言語処理の技術的側面を扱いつつ、知識の伝達を可能にする記号・言語・文書のあり方とはどのようなものか、という基本的な問いに随時立ち戻りながら授業を進める。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
09252312
FED-SS3303S1
教育と言語処理
宮田 玲
月曜3限、月曜4限
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知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディアプログラミング入門）
主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。
メディア情報処理の基礎を学びます。
S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。
情理の学生は履修不可です。
「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、音やテキスト、画像といった様々な情報伝達メディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。
拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-2002
GIF-CO5712L1
知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディアプログラミング入門）
山肩 洋子
集中
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知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディアプログラミング入門）
主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。
メディア情報処理の基礎を学びます。
S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。
「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、音やテキスト、画像といった様々な情報伝達メディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。
拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
情理の学生は履修不可。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-2002-2
GIF-CO5712L1
知能社会情報学特別講義Ⅱ（メディアプログラミング入門）
山肩 洋子
集中
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先端機械学習
In this course, students will systematically learn state-of-the-art machine learning and artificial intelligence techniques, including Large Language Models (LLMs), Graph Neural Networks (GNNs), and recommendation systems. Invited researchers from industry will provide insights into how these methods are applied to real-world problems. The course will also cover high-performance computing (HPC) and advanced system infrastructures underlying these techniques, enabling students to gain both theoretical understanding and practical experience.
本講義では、LLM（大規模言語モデル）、GNN（グラフニューラルネットワーク）、推薦システムなど、機械学習・人工知能の最先端技術を体系的に学ぶ。産業界で活躍する研究者をゲストとして招き、実世界の課題に対してこれらの技術がどのように応用されているのかを議論する。また、これらの高度な手法を支える高性能計算（HPC）や最先端のシステム基盤についても学び、理論と実践の両面から理解を深める。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4840-1056
GIF-IC5c19L3
先端機械学習
鈴村 豊太郎
月曜2限
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生物データマイニング論
大規模な生命科学データから知識を抽出するための様々な方法を講義する。
This course provides a variety of computational methods for extracting knowledge from large-scale life science data.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0560563
FSC-BI3B61L1
生物データマイニング論
津田 宏治
月曜3限
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生物データマイニング論
大規模な生命科学データから知識を抽出するための様々な方法を講義する。
This course provides a variety of computational methods for extracting knowledge from large-scale life science data.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47240-38
GFS-MJ6S11L1
生物データマイニング論
津田 宏治
月曜3限
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メディアプログラミング入門
主として情報学を専門としない学部後期課程の学生を対象とした授業です。
メディア情報処理の基礎を学びます。
S2とA2は同じ内容です。どちらか一方を受講してください。
「Pythonプログラミング入門」を履修済みの学生、あるいはそれと同等以上のプログラミング力を持っている学生を対象に、音やテキスト、画像といった様々な情報伝達メディアをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学ぶ。
拡張ライブラリやWebAPIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながらその振る舞いを直感的に学ぶことで、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めることを目的とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0590107-1
FSC-CC3A20L1
メディアプログラミング入門
山肩 洋子
集中
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