This course introduces basic concepts and techniques about classical machine learning and deep learning.
- 線形モデルに関する基本的な概念と手法を理解する
- 機械学習の基本的なアルゴリズムを理解する
- ニューラルネットワークの学習原理と典型的なネットワーク構造について理解する
This course introduces basic concepts and techniques about classical machine learning and deep learning.
Texts produced by humans can be viewed as the manifestation of their intellectual activity. Attempts at educational assessment by analyzing text data have been actively studied in recent years, as represented by automatic scoring of exam and essay scoring. In this course, students learn basic knowledge of natural language processing necessary for text data analysis.
See Details「情報処理能力」 と 「コミュニケーション能力」 は、これからの 知識基盤社会 において、学術研究はいうまで もなく、企業人・社会人としてさまざまな仕事を取り組む上で、必須の 汎用的スキル・能力 です。 しかし、その複雑な仕事を組織的に効率よく進めていくスキル・能力を修得する上で、プログラミング実習とチームによ る質的な実地調査が極めて有効であることはあまり知られていません。 具体的には、定型的な統計処理に強い SPSS、自由度の高いデータ処理能力を持つ R、ビッグデータの処理や AI 開発など で盛んに利用されている Python を通して 「プログラミング・スキル」 を学び、並行して、組織・チームとして現代の 仕事を進めていく上で不可欠な、「コミニュケーション能力」 を具体的なフィールドにおける質的調査を通して修得します。
See DetailsThis course offers an opportunity to learn recent research topics in the field of natural language processing (NLP) by collaboratively reading and discussing about important papers, particularly focusing on the ones about fundamental and general-purpose NLP technologies.
To Be Announced教育学研究科の担当教員が,それぞれ専門領域においてどのような課題に対してどのような研究方法でアプローチしてきたの か,またそこで何が解明されてきたのか,今日いかなる研究が行われているのか,等について概説する。加えて,大学院生によ る研究発表等を通じて,教育の各専門領域における卒業研究や学びの流れ等について紹介する。
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