1年 文科 理科 2年 文科 理科 金 1 Ａ 1年 文科 理科 2年 文科 理科 金 2 Ａ 1年 文科 理科 2年 文科 理科 木 1 Ａ 時間割コード 時間割コード 時間割コード 展開科目 人文科学ゼミナール 50939 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 51079 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 50707 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 開講 授業科目名 人文科学ゼミナール（データ分析） 開講 授業科目名 人文科学ゼミナール（データ分析） 開講 授業科目名 人文科学ゼミナール（哲学・科学史） 心理学統計法 今日注目を集めているデータサイエンスという分野において重要なことは、物事を客観的に判断するために証拠となるデータを集め、的確に分析することである。この授業では、人間行動や社会現象一般のデータを用い、的確な分析ができるようになるための基礎を学ぶ。その中でも特に「心理学で用いられる統計手法」および「統計に関する基礎的な知識」を学ぶ。講義は、統計ソフトRとEXCEL上で動くHADを用いて、実際のデータの収集・分析・考察を講義と演習によって行う。基礎統計の授業などで学んだ理論を実際のデータを自分の手で分析することによって理解を確実なものにすることを目的とする。 授業では、講義と演習を行うが、PCを用いた演習を主とする。演習においては、各自の調査内容をプレゼンテーションする機会も設ける。 受講者数が収容人数（30名程度）を超えるような場合には受講人数に制限を設けることがある。その場合は初回授業出席者の中から選考する。 平常点、授業中の課題、最終課題の合計点で評価する。 平常点20％、課題点80％ プリントを配布する。／Will distribute handouts 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 自然言語処理入門 昨今の機械学習やビッグデータの急速な発展に伴い、社会科学や自然科学だけで無く、人文科学においてもデータ分析が必要不可欠な教養になりつつあります。そこで、本授業では、自然言語のデータ分析を対象とする「自然言語処理」（Natural Language Processing, NLP）の概要を説明し、PythonとNLTKを用いて実際にプログラムを実行することで、その基盤技術を理解することを目標とします。特に、形態素解析、構文解析、意味解析、日本語の自然言語処理、ニューラルネットワークと深層学習、などを取り扱う予定です。 毎週の演習および期末課題を踏まえて、総合的に判断する。 次の教科書を使用する。／Will use the following textbook Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper Natural Language Processing with Python O'Reilly Media, Inc. 9780596516499 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 言語哲学の古典的文献を読む。 現代の言語哲学の基礎をなす古典的な文献を精読する。今年度は、ジョン・サールの「発語内行為の分類法」という論文を取り上げる（時間に余裕があれば、同著者の『表現と意味——言語行為論研究』に収められた他の論文も読む）。専門的な論文の読み方（cf. ノートの取り方、批判的検討）、言語哲学を研究するための基礎的な知識の獲得を目指す。 なお受講許可のための選考は実施しない。 学期末レポートに基づいて評価する。 授業中に指示をする。／Will specify at class time 特に行わない。／Will not conduct guidance 担当教員 大森 拓哉 担当教員 大関 洋平 担当教員 藤川 直也 所属 心理・教育学 所属 英語 所属 哲学・科学史 曜限 曜限 曜限 対象 対象 対象
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