NBU日本文理大学

シラバス情報

注）公開用シラバス情報となります。在学生の方は、「UNIVERSAL PASSPORT」で詳細をご確認下さい。

科目名 知的システム演習Ｂ（Exercises in Intelligent Systems B）
担当教員名 赤星　哲也
配当学年 3 開講期 前期
必修・選択区分 選択 単位数 1
履修上の注意または履修条件 「知的システムB」を同時に受講すること。
受講心得 学科で指定したポータブルHDDを毎時間、必ず持参すること。このポータブルHDD内に仮想マシンとしてLinuxOS(Ubuntu)を導入し、プログラミング演習を行います。
教科書 「みんなのPython　改訂版」
　著者：柴田淳　出版社：ソフトバンククリエイティブ　ISBN：978-4797353952　出版年：2009年4月
参考文献及び指定図書 （書籍）
「入門　自然言語処理」
　著者：Steven Bird他　翻訳：萩原正人・他　出版社: オライリージャパン　ISBN:978-4873114705　発行日：2010年11月
「IT Text　自然言語処理」
　編者：情報処理学会　出版社：オーム社　ISBN：978-4274204654　出版年：2007年10月
「自然言語処理（岩波講座ソフトウェア科学15）」
　編者：長尾真　出版社：岩波書店　ISBN：978-4000103558　出版年：1996年4月
「集合知プログラミング」
　著者：Toby Segaran　出版社：オライリージャパン　ISBN：978-4873113647　出版年：2008年7月
「Googleを支える技術　～巨大システムの内側の世界」
　著者：西田圭介　出版社：技術評論社　ISBN：978-4774134321　出版年：2008年3月
「セマンティックWeb プログラミング」
　著者：Toby Segaran他　翻訳：大向一輝・他　出版社：オライリージャパン　ISBN：978-4873114521　出版年：2010年6月

（サイト）
「言語情報処理ポータル」　{http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/NLP_Portal/}
「Python チュートリアル（和文）　Release2.7」 {http://www.python.jp/doc/release/tutorial/}

（雑誌）
「日経ソフトウェア」
「日経コンピュータ」
「日経Linux」
「日経エレクトロニクス」
「日経コミュニケーション」
「日経ビジネス」
「日経サイエンス」
　　※NBU大学図書館・情報検索サービス「日経BP社記事検索サービス」を用いて閲覧可
　　　　　　　　　　　　　　　　{http://bizboard.nikkeibp.co.jp/daigaku/}
関連科目 関連科目 （先修科目）
プログラミング基礎、アルゴリズムA、アルゴリズムB、知的システムA、知的システム演習A
（併修科目）
知的システムB
（先修・後修に関係なく関連性の高い科目）
情報システム１、情報システム２
オフィスアワー
授業の目的 この科目の目的は、「知的システムＡ」に引き続き、人間と同等の知能をコンピュータ上に実現することをめざす「人工知能」技術の各種アルゴリズムの内、知的なシステム（Intelligent System）の設計を行う上で必要となる基礎的な知識・技術を習得することにあります。特に、自然言語処理技術を利用したWeb情報処理（Webインテリジェンス）を中心に取り上げることにより、技術革新の著しいｅビジネス分野に関する技術的側面についての理解を深めることを目的としています。また、「知的システムB」で学習した基礎的な知識・技術を活用し、小規模なプログラミング(ソースコードで数百行程度)に応用できる能力を身につけることにあります。　
授業の概要 知識項目として、(1) 自然言語処理(主に、形態素解析、構文解析など)、(2)Web情報処理の各種技術(XML、RSS、セマンティックWeb、情報検索(検索エンジン)、情報推薦(レコメントエンジン)など)を取り上げます。また、LinuxOS(Ubuntu)を用いたプログラミング演習を通して、さらに理解を深め、小規模なプログラミング(ソースコードで数百行程度)に応用してみます。
授業計画 学習内容 学習課題(予習・復習)
○第1回　LinuxOS（Ubuntu）の導入
プログラミング演習に必要となるLinuxOS(Ubuntu）を各自で用意したポータブルHDDに導入します。また、この科目の目的、到達目標、学習内容、学習方法（受講心得）について説明します。

○第2回　Python言語の基本
この授業で使用するプログラミング言語「Python」について、基本的な文法を解説（復習）します。

○第3回　Web情報処理における「意味表現」技術～RSS、XML、セマンティックWeb(1)
Web情報処理分野における「意味表現」技術であるXMLについて、RSSを題材に、実データを用いたプログラムを作成してみます。

○第4回　Web情報処理における「意味表現」技術～RSS、XML、セマンティックWeb(2)
Web情報処理分野における「意味表現」技術であるXMLについて、RSSを題材に、実データを用いたプログラムを作成してみます。

○第5回　Web情報処理における「意味表現」技術～RSS、XML、セマンティックWeb(3)
Web情報処理分野における「意味表現」技術であるXMLについて、RSSを題材に、実データを用いたプログラムを作成してみます。

○第6回　情報検索と検索エンジン(1)
Googleの初期のシステムモデルを参考に、実際に検索エンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、検索エンジンのしくみについての理解を深めます。

○第7回　情報検索と検索エンジン(2)
Googleの初期のシステムモデルを参考に、実際に検索エンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、検索エンジンのしくみについての理解を深めます。

○第8回　情報検索と検索エンジン(3)
Googleの初期のシステムモデルを参考に、実際に検索エンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、検索エンジンのしくみについての理解を深めます。

○第9回　情報検索と検索エンジン(4)
Googleの初期のシステムモデルを参考に、実際に検索エンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、検索エンジンのしくみについての理解を深めます。

○第10回　情報検索と検索エンジン(5)
Googleの初期のシステムモデルを参考に、実際に検索エンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、検索エンジンのしくみについての理解を深めます。

○第11回　情報推薦(レコメンドエンジン)(1)
Amazonのようなショッピングサイトで利用されている「情報推薦（レコメンドエンジン）」の内、「協調フィルタリング」のアルゴリズムを題材に、実際にレコメンドエンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、レコメンドエンジンのしくみについての理解を深めます。

○第12回　情報推薦(レコメンドエンジン)(2)
Amazonのようなショッピングサイトで利用されている「情報推薦（レコメンドエンジン）」の内、「協調フィルタリング」のアルゴリズムを題材に、実際にレコメンドエンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、レコメンドエンジンのしくみについての理解を深めます。

○第13回　情報推薦(レコメンドエンジン)(3)
Amazonのようなショッピングサイトで利用されている「情報推薦（レコメンドエンジン）」の内、「協調フィルタリング」のアルゴリズムを題材に、実際にレコメンドエンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、レコメンドエンジンのしくみについての理解を深めます。

○第14回　情報推薦(レコメンドエンジン)(4)
Amazonのようなショッピングサイトで利用されている「情報推薦（レコメンドエンジン）」の内、「協調フィルタリング」のアルゴリズムを題材に、実際にレコメンドエンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、レコメンドエンジンのしくみについての理解を深めます。

○第15回　　情報推薦(レコメンドエンジン)(5)
Amazonのようなショッピングサイトで利用されている「情報推薦（レコメンドエンジン）」の内、「協調フィルタリング」のアルゴリズムを題材に、実際にレコメンドエンジンのプログラムを作成し、実データを用いて動作を確認することで、レコメンドエンジンのしくみについての理解を深めます。		 ○第1回
配付資料
演習時間　60分

○第2回
配付資料
演習時間　60分

○第3回
配付資料
演習時間　60分

○第4回
配付資料
演習時間　60分

○第5回
配付資料
演習時間　60分

○第6回
配付資料
演習時間　60分

○第7回
配付資料
演習時間　60分

○第8回
配付資料
演習時間　60分

○第9回
配付資料
演習時間　60分

○第10回
配付資料
演習時間　60分

○第11回
配付資料
演習時間　60分

○第12回
配付資料
演習時間　60分

○第13回
配付資料
演習時間　60分

○第14回
配付資料
演習時間　60分

○第15回
配付資料
演習時間　60分
授業の運営方法 プログラミング演習を中心に授業を進めます。
備考
学生が達成すべき到達目標 この科目は皆さんが次の目標を達成できることをめざしています。授業時はもちろん、授業時間外の予習復習を通して、これらの目標が達成できるように学習を進めてください。

①プログラミング演習を通して、自然言語処理分野の要素技術(形態素解析、構文解析など)について理解を深める。
②プログラミング演習を通して、Web情報処理（Webインテリジェンス）分野の代表的な技術についての理解を深める。
③②を通して、eビジネス分野の技術的側面をより深く理解する。
④小規模なプログラミング(ソースコードで数百行程度)を独力で作成できるようになる。
評価方法 評価の割合 評価の実施方法と注意点
試験
小テスト
レポート 90
成果発表
作品
その他 10 授業に欠席したり遅刻・早退せず意欲的に取り組んだ場合、評価の対象とします。　
合計 100 ―