2025年 大学院理工学研究科 シラバス - 情報科学専攻
設置情報
| 科目名 | 言語理論 | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | 情報科学専攻 | 学年 | 1年 |
| 担当者 | 吉開 範章 | 履修期 | 後期 |
| 単位 | 2 | 曜日時限 | 金曜3 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | K53B |
| クラス | |||
| その他 | 実務経験のある教員による授業科目 | ||
概要
| 学修到達目標 | 社会生活の進歩に伴い、IT、特にAI（人工知能）の発展にしたがって、記号／情報論の重要性が増している。その歴史的背景と、最近の研究状況を知ることにより、今後の情報化社会における情報の意味、コミュニケーションや学習、さらにはコミュニティの活動評価と現在のAI研究の限界などについての知見を習得することが出来、情報社会の将来像を、独自に深く考察できるようになる。 |
|---|---|
| 授業形態及び 授業方法 |
対面授業。 講義だけでなく、企業研究所の実務経験を活かして、受講生自身で、与えらた課題に対する調査発表＆討論も実施する。 |
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準備学習（予習・ 復習等）の内容・ 受講のための 予備知識 |
教科書、参考書を事前に読んでおくこと。 |
授業計画
| 第1回 | 言語理論の定義と意味 講義資料の配布 | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事前学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
|---|---|---|---|
| 第2回 | 何故、記号論が重要か？ | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第3回 | 記号としての言語 | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第4回 | 記号から表象へ | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第5回 | 情報の定義 | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第6回 | オートポイエーシスとは？ | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第7回 | 個人／組織の知識形成 | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第8回 | 人間ー機械複合系 | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第9回 | 有機機械とは？ | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第10回 | マスメディアとは？ | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第11回 | 学習プロセス | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第12回 | ネオサイバネティクス | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第13回 | 特許調査にみる情報の体系化１ | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第14回 | 特許調査にみる情報の体系化２ | 【事前学修】講義資料の該当部分を理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
| 第15回 | まとめ | 【事前学修】講義資料全てを理解しておく 【事後学修】講義内での課題を復習する | 【事前学修】 ２時間 【事後学修】 ２時間 |
その他
| 教科書 |
特に指定しないが、適宜、参考図書を指定してゼミを実施。
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| 参考資料コメント 及び 資料（技術論文等） |
西垣 通 『基礎情報学』 ＮＴＴ出版 2008年
河本英夫 『オートポイエーシス：第３世代システム』 青土社 2003年 第８版
河島茂生 『未来技術の倫理 （人工知能・ロボット・サイボーグ）』 勁草書房 2020年
西垣通 『新 基礎情報学』 NTT出版 2021年 第１版
西田洋平 『人間非機械論』 講談社 2023年 第１版
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| 成績評価の方法 及び基準 |
課題レポート（５０％）、出席（５０％）で評価する。 課題レポートについては、最終回に講評を付けてフィードバックする。 |
| 質問への対応 | メールで、随時、受け付けます。 |
| 研究室又は 連絡先 |
yoshikai.noriaki@nihon-u.ac.jp |
| オフィスアワー | |
| 学生への メッセージ |