Python自然言語・画像処理講座（PP） 自然言語・画像処理のためのPythonプログラミング
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（山肩 洋子 教授）
テキスト、画像といったメディア情報の処理は、深層学習の登場により革命的な発展を迎えました。その技術をもっと上手に扱うために、人間の知覚やデータ表現等、基礎的な内容をこの授業で学んでいただければと思います。（山肩 洋子 教授） 
講座の趣旨
- 自然言語、画像メディアのデータをコンピュータで処理するための基礎的なプログラミングを学びます。
- 拡張ライブラリやWeb APIなどを活用し、実際にプログラムを動かしながら、Pythonを使ったメディア処理への理解と興味を深めます。
- 演習ではGoogle Colaboratoryを利用します。
到達目標
- 自然言語処理、画像処理に関する基礎的な技術を理解する。
- メディア処理におけるPythonでのライブラリやWeb API等を活用した一般的な運用方法について理解する。
数学レベル
- 高校までの理系数学と大学1・2年生の数学の一部（偏微分、積分、行列）
プログラミングレベル
- 「機械学習」でPythonを学習していることが望ましい
- 数値演算、変数と関数の基礎、論理・比較演算と条件分岐の基礎、文字列、リスト、条件分岐、辞書、ファイル入出力の基本、モジュール、ライブラリ等Pythonの基本的な使い方を習得していること
カリキュラム
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自然言語解析
- コンピュータにおけるテキストの表現
- 形態素解析ライブラリを使った単語分割
- 統計的言語モデルを利用した生成プログラムの試行
- 自然言語処理ライブラリを用いて単語をベクトルに変換する手法
- 文書から特徴を抽出する手法
- ニューラルネットワークによる単語の分散表現生成
- 深層学習による汎用自然言語認識モデル
- ChatGPT等の大規模言語モデル
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画像処理
- 人間の視覚の仕組み
- 色の感覚と表現
- カメラの仕組み
- コンピュータにおける画像のデータ表現
- 画像のフィルタ処理
- 深層学習による画像認識
- 深層学習による画像生成
- 画像処理分野で扱われている課題や新しいモデル
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マルチメディア処理（Webスクレイピング・Web API）
- Webスクレイピングによるクローリング技術
- クローリングにおけるマナー・著作権
- Web APIの仕組みとビジネスモデル