学部担当講義
前期
自然言語処理 [2年次選択必修 コア科目] 火2
自然言語処理は人間が日常的に用いる言語（日本語・英語など）をコンピュータで扱うための技術である．日常生活においても機械翻訳，情報検索，対話システム，知識発見など様々な分野で応用されている．自然言語処理で用いられる主な技術は人工知能の発展と共に変化しており，深層学習の登場により短期間で様変わりした．本講義では，自然言語処理の基礎解析技術と応用技術について，その発展の歴史と共に学び，実際の場面で利活用できることを目指す．
プロジェクト演習I テーマA [2年次必修] 火3-5
人工知能の根幹的技術である機械学習について理解すると共に，機械学習を組み込んだボット（自動返答システム）を作成することを目標とする．特に，言葉を用いたデータを機械学習に利用する方法を習得し，Webから収集したビッグデータの解析や利用に役立てられる技術を身につける．
フレッシャーズゼミI [1年次必修] 水2
後期
自然言語処理 [2年次選択必修 コア科目] 火2
前期と同じ
プロジェクト演習II テーマA [2年次必修] 火3-5
前期と同じ
フレッシャーズゼミII [1年次必修] 水2
創成課題 [3年次必修] 木2
大学院担当講義
前期 第2クォーター
感性評価技法 [コンピュータサイエンス専攻] 木1
人の持つ感性を捉えるため，アンケートや生体計測，主観評価実験などによる感性評価が重要である．本講義では，様々な感性評価技法について講義する．具体的には，差をはかる方法（検定，一対比較法），カテゴリ尺度法（SD法），AHP法，ラフ集合，テキストマイニング，ユーザビリティ評価を取り上げる．講義内容の実践的理解の為，実際に測定したデータを用いて分析と検定を行う．