２・２４演習Ⅰ・Ⅱの内容を踏まえ、言語処理の基本的なトピックと、文を解析、その統語構造を認識、意味の表現を構成する方法、言語学データの効率的な管理について、講義と演習を通して学ぶ。自然言語処理と言語学の重要な概念がどのように言語の記述と解析に用いられるのか、どのようなデータ構造とアルゴリズムが用いられるのか、言語データをどのように管理するのかを学び、習得する。単位数２・２専攻授業科目・担当教員２・２経済情報専攻２・２４ 博士課程（前期）（社会情報分野）２・２※２０２4年度開講科目については、変更する場合があります。教授 髙橋 友和教授 髙橋 友和教授 山本 英子教授 山本 英子教授 山本 英子准教授 黄 平国〈単位数について〉○○特論Ⅰ・Ⅱ Ａ・ＢⅠまたはＡの単位数ⅡまたはＢの単位数33Python／Ｃ／Ｃ＋＋言語を用いて画像処理の様々なアルゴリズムをプログラムとして実装し、結果を解析することによってアルゴリズムの理解を深める。演習では、基礎的な処理として、画像の２値化、ラベリング、モルフォルジ演算、線形フィルタ、非線形フィルタ、画像補間、アフィン変換、射影変換などを、より応用に近いものとして、背景差分処理や超解像処理などを扱う。また、画像処理ライブラリの一例として、OpenCVをとりあげ、ライブラリの使用方法と必要性を学ぶ。コンピュータビジョンの中で、特に画像中の物体の検出、追跡、認識に焦点を当て、Python／Ｃ／Ｃ＋＋言語によるプログラミング演習を通じて、様々なアルゴリズムの理解を深める。物体検出ではアクティブ探索法と呼ばれる色ヒストグラム特徴を用いた高速な物体検出手法をとりあげる。物体追跡では確率的サンプリング法の１つであるパーティクルフィルタを用いた高速でロバストな物体追跡手法をとりあげる。物体認識では事例ベースの学習・認識手法の代表的なものとして部分空間法をとりあげる。また、コンピュータビジョンライブラリとして有名なOpenCVについても解説する。一つの日本語文を英語に翻訳する過程を題材にして、自然言語処理の具体的な内容を概観する。私たちが日常使っている日本語のように自然発生的に産まれた言語を自然言語とよぶ。この自然言語の情報をコンピュータで処理することを自然言語処理という。本講義では、自然言語処理の予備知識について学ぶ。小さなPythonプログラムを用いて、テキスト内から興味のある部分を探す方法を示す、言語処理についての実践的な導入から始め、構造化プログラミングまでを講義と演習を通して学ぶ。簡単なプログラムを用いて、どのように言語情報を操作および解析することができるか、そしてそのようなコードをどう書くのかを学び、習得する。高度情報化社会においてますます重要となるマルチメディアに関する技術を対象とし、主にマルチメディア通信の品質制御技術を理解・活用し、高品質なマルチメディア通信システムの応用と開発の能力を身につける。具体的には、メディアの表現・加工の基礎知識、即ち文字・画像・音・映像の伝統的なメディアのほか、触（力）覚、嗅覚、味覚などの新しいメディアの表現・加工に関する基礎知識を理解し、各感覚間の関係、マルチメディアの統合技術、実際の応用例を扱う。また、マルチメディア通信の基本技術を理解し、アプリケーション層の通信プロトコルとQoS（Qulaity of Service）制御、QoE（Quality of Experience）評価を検討する。ビジュアルコンピューティング論演習Ⅰ・Ⅱビジュアルコンピューティング論演習Ⅲ言語情報コンピューティング論A・B言語情報コンピューティング論演習Ⅰ・Ⅱ言語情報コンピューティング論演習Ⅲマルチメディア通信論A・B講義内容
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