本授業では、テキスト、及び2次元画像の解析に焦点をあて、統計的言語モデル、深層学習、画像処理などを用いて実現する方法を学ぶ。
(オムニバス方式/全15回）
(福本文代/7回）（大渕竜太郎/8回）
授業前半は、テキストの解析とその応用として分類問題に焦点を充てる。近年主流となっている深層学習を用いた手法も解説する。
授業後半は画像などのビジュアル情報の解析に焦点を充てる。具体的には、画像処理や機械学習（深層学習（ディープラーニング）を含む）の手法を組み合わせ、2次元画像データから特徴を抽出し、この特徴に基づいて画像や画像中の物体を識別する技術を中心に学ぶ。後半では、原田達也「画像認識」（ISBN978-4-06-152912-0）をテキストとして用い、深層学習関連のプログラミングを含む演習課題を交えてまなぶ。
(オムニバス方式/全15回）
(福本文代/7回）（大渕竜太郎/8回）
授業前半は、テキストの解析とその応用として分類問題に焦点を充てる。近年主流となっている深層学習を用いた手法も解説する。
授業後半は画像などのビジュアル情報の解析に焦点を充てる。具体的には、画像処理や機械学習（深層学習（ディープラーニング）を含む）の手法を組み合わせ、2次元画像データから特徴を抽出し、この特徴に基づいて画像や画像中の物体を識別する技術を中心に学ぶ。後半では、原田達也「画像認識」（ISBN978-4-06-152912-0）をテキストとして用い、深層学習関連のプログラミングを含む演習課題を交えてまなぶ。