[I223] Natural Language Processing I
シラバス 日本語 English 講義資料 講義で使用した資料を公開します。 個人の学習に使う範囲において、自由に利用していただいて構いません。 但し、講義資料には誤りが含まれる可能性がありますので、 御利用はあくまで自己責任でお願いします。 また、誤りの指摘を歓迎いたします。 下記の電子メイルアドレスに御連絡下さい。 講義資料(2006年度, PDFファイル) 第1回 概要 第2回 オートマトンと言語(正規文法、文脈自由文法) 第3回 文法1 (文脈自由文法と句構造文法) 第4回 文法2 (構文解析) 前半 後半 補足資料 第5回 文法3 (素性構造と単一化) 第6回 文法4 (格文法と格フレーム) 第7回 形態素解析1 (日本語の単語分割) 補足資料 第8回 形態素解析2 (英語の品詞のタギング) 第9回 辞書と概念階層 第10回 言語の統計モデル 第11回 テキスト処理1 (コーパス
データからの知識発見('12)
講義一覧 > データからの知識発見 > Last Modified: 1章 2章 3章 4章 5章 6章 7章 8章 9章 10章 11章 12章 13章 14章 15章 訂正等 このサイトついて このWebサイトは秋光が主任講師を担当している 放送大学の専門科目 「データからの知識発見('12)」 のための補助資料などを掲載しています. 科目は平成27年度で閉講しました。 資料については各章ごとにページを分けています. 上記のナビから見たい章を選んでご利用ください. これらのページは放送大学の学生や講義の受講生に限らず, 一般に公開しています. 受講生以外の方がご利用になるのは自由ですが, 自己責任にてご利用ください. また, このサイトのデザインや内容については予告なく変更することがあります. サイトをご覧になったからのお問い合わせについては 必ずしもお返事できるとは限りませんが, 修
実践プログラミング�T(2007年度)
本学科において，プログラミング能力を身に付けることは最優先事項といっても過言ではない． 3年生以上のほとんどすべての専門科目で（多かれ少なかれ）必要とされる． 特に4年生から始まる卒業研究では当然「友達のプログラムを参考にさせてもらう」などということはできない． つまり，今のうちに自分自身の力だけで組めるようになることが必須である． プログラミング能力を向上させる方法は，経験を積むことしかない． よって，本科目では毎回プログラミングの課題がある． 決しておろそかにしないこと． 欠課は極力しないこと．欠課時数が1/3を超えるとＤ評価となる． 電車の遅延などやむをえない事情がある理由も1/3内にカウントするし，1/3以上休んだ場合サボリが1回でも含まれていたら即アウトとなる． やむを得ず欠課した場合，配布プリントの入手や課題提出などは自己責任で対処すること． 遅刻については，出席
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生物学研究者のための情報科学入門 清水謙多郎 アグリバイオインフォマティクス人材養成プログラム バイオインフォマティクスリテラシーⅡ バイオインフォマティクス標準カリキュラム（情報科学の基礎） 大項目 内容（＝技術） 判別分析、クラスタ分析、重回帰分析、回帰木、正準相関分析、主成分分析、因子分析、独立成 分分析、次元縮小、共分散構造解析（構造方程式モデリング） 計算統計 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法、ブートストラップ法、平均場近似、EM法、変分ベイズ法 統計モデル 情報幾何、グラフィカルモデル（ベイジアンネットワーク） 時系列解析 マルコフモデル、確率過程、生存時間解析 モデル選択 変数選択、情報量基準、交差検証法、ブートストラップ法 実験計画 実験計画法、分散分析、能動学習 情報理論と符号理論 情報理論、符号理論、データ圧縮、情報量基準、乱択アルゴリズム 数理計画法（線
[授業]
東京工業大学 2008年度前期（学部2年）：確率と統計 2008年度前期（大学院）：パターン情報処理（英語） 2007年度後期（学部3年）：情報認識 （学生評価の高い講義に選ばれました！） 2007年度前期（学部2年）：確率と統計, 宿題用のデータ 2007年度前期（大学院）：データ解析特論（英語）, 宿題用のデータ 2006年度後期（学部3年）：情報認識 （学生評価の高い講義に選ばれました！） 2006年度前期（学部1年）：５類Ｆ１ゼミ 2006年度前期（学部2年）：確率と統計 （学生評価の高い講義に選ばれました！） 2006年度前期（学部3年）：情報工学創作実習 2006年度前期（大学院）：パターン情報処理（英語） 2005年度後期（学部3年）： 情報認識 2005年度前期（学部1年）：５類Ｆ１ゼミ 2005年度前期（学部2年）：情報工学創作実習 2005年度前期（大学院）：データ解析
東京大学 講義 UT OpenCourseWare
東京大学の講義や公開講座の映像・音声をポッドキャストでもお楽しみいただけます。東京大学が誇る「世界の叡智」をいつでも、どこでも、より多くの方々に体験していただきたいと考えています。 MIMA Search とは、UT OCW、MIT OCWに公開されている各授業のシラバスの関係を構造的に見ることができる検索システムです。MIMA Searchは、シラバスに含まれている各種の情報をもとに、検索結果を「点」と「線」でネットワーク表現します。
大人になった今だからこそ楽しめる東大iTunes U/ Podcast5講義。100講義聴講したToshismが超厳選。
2012/9/20に iTunes U へのリンクを追記しました iTunes Uアプリはこちら→iTunes U: これ1本で様々な学問が学べる！Apple 純正の夢のような学習支援アプリ。無料。 大学がPodcastを配信していてスゴイ！！よく聞きます。 「今思うと、面白い授業あったよなー」 「大人になった今、改めて聞きたいな」 選定しました、厳選5講義。 東大が配信しているiTunes U/ Podcastを100講義ほど視聴したToshismが、涙ながらに・・・泣く泣く・・・たった5つ！たった5つに厳選しました！ 聴講後、きっとあなたは「こんなわかりやすくて面白い講義を聴けるなんて生きてて良かった。お父さん、お母さん、生んでくれてありがとう」と思うはずです。（私は思いました） 早速ご紹介していきます！ 講義1：理系の私が感激した歴史の講義 私は根っからの理系です。歴史が苦手です。テ
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2012年度 情報システム基礎論２： 配布資料(担当： 古賀)
情報検索特論
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