講義

提供: Kobayashi Laboratory

2019年4月18日 (木) 10:27時点における Root (会話 | 投稿記録) による版

目次

学部

データ解析序論(対象:学部2年生;前期:金曜日34限):資料のページ

データ分析、機械学習に対する基礎的な手法を勉強します.

自然言語論(対象:学部34年生;前期:火曜日34限):資料のページ

自然言語処理を勉強します.

人工知能論(対象:学部34年生;後期:木曜日34限):資料のページ

人工知能の教科書は、「人工知能の基礎」(小林一郎著)を使います。

英文購読(対象:学部3年生;後期:水曜日34限):資料のページ

Introducing Artificial Intelligenceを輪読します.

大学院

言語情報処理特論(対象:博士前期課程;前期:火曜日34限):資料のページ

学部講義「自然言語論」をさらに発展させ、自然言語処理応用システムについて輪講形式で学びます.
西暦偶数年開講(次回、2018年度開講予定).

言語情報処理特論演習(対象:博士前期課程;前期:火曜日12限)

言語情報処理特論の演習です.実際には上記に指定した曜日、時限で演習は行いません.言語情報処理
特論の講義において演習内容を連絡します.西暦偶数年開講(次回、2018年度開講予定).

言語メディア特論(対象:博士前期課程;前期:木曜日34限):資料のページ

情報検索システムについて輪講形式で学びます.西暦奇数年開講(2017年度開講).

言語メディア特論演習(対象:博士前期課程;前期:木曜日12限):資料のページ

言語メディア特論の演習です.実際には、時間割に指定されている曜日時間で演習は行いませんので
注意してください.演習内容は、言語メディア特論の中で伝えます.西暦奇数年開講(2017年度開講).

集中講義

2013年麻生先生集中講義(統計的機械学習入門):[Ocha:統計的機械学習入門|資料のページ]

産業技術総合研究所の麻生英樹先生に統計的機械学習の入門を講義して頂きます.内容が全部わからなくても良いので、
このようなもので機械学習をするのだという全体像を一度つかんでおいてください.実際に研究などで使う際にはこの中の
どれかの手法を使うことになり、それに対して深く追求するようになるので、講義の内容がわからないからと言っても心配する
必要はありません.大切なことはおぼろげながらでも理解しておくということです.また、機械学習の内容は一般的にとても
難しくやさしく教えられる人はあまりいないのですが、麻生先生の講義および内容はとても秀逸です.他の人に教えてもらうと
内容がもっと難しく聞こえますので、この機会をどうぞ大切にしてください..

リーディング大学院

リーディング大学院実験(博士前期課程;前期:):資料のページ

(2018年度)データ解析の基礎を学習します.ロボット操作のデモを見ます.
(2015年度)パーティクルフィルタの原理と実験を行います.また、ロボットの画像処理による操作のデモを見ます.

特別講義

橋田先生特別講義:資料のページ

講義資料のサイズが大きく、ファイルを3つに分けてしまいましたが、講義のスライドを資料のページからダウンロードしてください.

研究室配属

(昨年2014年度のもの)小林研の研究室配属について:紹介のページ

過去の講義

プログラミング実習(対象:学部1年生;後期:金曜日56,78限):資料のページ

1年生前期に勉強したプログラミング入門に続く,C言語の応用プログラミングを勉強します.

コンピュータシステム序論(対象:学部1年生;後期:火曜日78限):資料のページ

コンピュータシステムの基礎知識と、その実社会での役割について勉強します.

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