１．数ベクトル空間 １．１ 準備（Ａ） １．２ 写像（Ａ） １．３ 実数の集合の直積（Ａ） １．４ 数ベクトルの演算（Ａ） １．５ 一般の場合（Ｂ） ２．行列 ２．１ 行列とは（Ａ） ２．２ 一般的諸定義（Ｂ） ２．３ 行列の演算（Ａ） ２．４ 行列の演算の…

１．文字の表現 １．１ 文字コード １．２ 文字の表示 １．３ 文書データの記述 ２．自然言語処理 ２．１ 自然言語処理 ２．２ 形態素解析 ２．３ 構文解析 ２．４ 意味解析と文脈解析 ３．自然言語処理の応用 ３．１ 機械翻訳 ３．２ 全文検索 ３．３ テキ…

１．論理学とは何か １．１ 私たちは推論している １．２ 推論の特徴 １．３ 議論と論争 １．４ 言語の使用 １．５ 知識と学問 ２．記号を使う ２．１ さまざまな推論 ２．２ かならずできる推論 ２．３ 記号の使用 ２．４ これからのプラン ３．記号・式・…

■ 講師 松田 裕幸 東京大学非常勤講師 ■ 授業内容 最初に、ワンボードマイコンRaspberry Piを参考にコンピュータアーキテクチャの概要を説明 高速コンピュータに不可欠な、スイッチの最新動向について触れ、 コンピュータシステムに関する3つの大きな話題に…

■ 講座情報 入門線型代数（’１９） Introduction to Linear Algebra ('19) 【主任講師】 隈部 正博（放送大学教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 線型代数を初めて学ぶ人向けの講義である。 平面や空間といった素朴な概念から始め、数ベ…

■ 講座情報 入門微分積分（’１６） An Introduction to Calculus ('16) 【主任講師】 石崎 克也（放送大学教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 微分積分学が自然科学・工学の発展において中心的な役割を果たしていることは言うまでも無い…

■ 講座情報 デジタル情報の処理と認識（’１８） Introduction to Multimedia ('18) 【主任講師】 柳沼 良知（放送大学教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 コンピュータは、計算する機械である一方で、 文字、音声、画像、映像といった多…

■ 講座情報 情報理論とデジタル表現（’１９） Information Theory and Digital Representation ('19) 【主任講師】 加藤 浩（放送大学教授）、 浅井 紀久夫（放送大学教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 情報科学の基礎として、 情報を…

■ 講座情報 記号論理学（’１４） Symbolic Logic ('14) 【主任講師】 加藤 浩（放送大学教授）、 土屋 俊（大学改革支援・学位授与機構特任教授） 【インターネット視聴】 ■ 講義概要 記号論理学とは、論理を論理式という数式のような記号で表して、 厳密な…

■ 講師 疋田 輝雄 明治大学名誉教授 ■ 授業内容 インターネットの上においてウェブページは互いにリンクで結ばれていて、 全体として巨大なグラフ構造のデータベースをなしている そのグラフとしての形状や、結果として得られる各種の集合知、 そしてウェブ…

人工知能と法律 第８回 人工知能と社会問題 ■ 目次 １．人工知能と社会問題 ２．人工知能と法律問題 ３．政府の人工知能政策と法律サポート ----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ １．人工知能と社会問題 ２．人工知能と法律問題 ３．政府の…

人工知能と法律 第７回 機械学習の基礎、法的文書の解析 ■ 目次 １．機械学習の基礎 ２．文書処理の基礎 ３．文書解析への応用 → 知識抽出、要約 ４．マルチモーダル情報（画像、音声）の学習 → 相手を観察し、相手に合わせた対話 ----+----+----+----+----+…

人工知能と法律 第６回 裁判官の思考、弁護士ロボット ■ 目次 １．裁判官の思考 ２．議論の論理構造のグラフ表現 ３．裁判官のための意思決定理論 ４．議論エージェントへの展開 → Mr.Bengo 弁護士と裁判官 → Pepper 弁護士 ----+----+----+----+----+----+-…

人工知能と法律 第５回 法律エキスパートシステム ■ 目次 １．ICT技術、AI技術による法理業務支援の期待 ２．裁判制度のICTサポート ３．法律事務所の新しい業務形態 ４．法令の作成支援（プロジェクト紹介） ５．裁判官支援（プロジェクト紹介） ６．法的判…

■ 講師 松田 裕幸 東京大学非常勤講師 ■ 授業内容 グラフ理論は数学の一分野として長い歴史を持ちます。 グラフ理論の応用は多様で、母数の性質を推定する統計と異なり、 サンプル内の「関係」を表現するのにグラフ理論の有用性がSNSの時代に見直されていま…

人工知能と法律 第４回 人工知能の基礎（高度な思考） ■ 目次 １．さまざまな推論 ２．仮説生成の推論 ３．非単調推論 ４．機能推論 ５．類推と事例ベースの推論 ----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ １．さまざまな推論 ２．仮説生成の推論…

人工知能と法律 第3回 人工知能の基礎（知識表現と推論、述語論理） ■ 目次 １．知識表現と推論とは 専門知識の分類 ２．辞書の表現 ３．ルールの表現 ４．述語理論の基礎 命題論理から述語理論へ ５．述語理論に基づくプログラム言語 ----+----+----+----+-…

人工知能と法律 第2回 人工知能の基礎（基礎と歴史） ■ 目次 １．人工知能とは ２．人工知能研究の歴史 ３．最近の人工知能研究の動向 ----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ １．人工知能とは ２．人工知能研究の歴史 ３．最近の人工知能研究…

人工知能と法律 第1回 法律とは（総論） ■ 目次 １．法律とは ２．法律の適用（初級編：三段論法） ３．法律の適用（中級編：解釈） ４．裁判の進行 ５．裁判官の意思決定 ６．判決文と判例データベース ----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+…

人工知能と法律 ■ 講師 新田 克己 産業技術総合研究所招聘研究員 ■ 授業内容 人工知能（LoglTech）の時代 法律家の支援を行うシステムを開発するにはどのような人工知能の技術が使われるのか、 現在どのような機能が実現され、どのような課題が残されている…