主な学部科目
ことばと世界3 論理学 現代論理学・記号論理学の入門コースで、古典論理のマスターを目指す
哲学概論I・II 英語圏現代哲学の入門コースで、言語哲学、心の哲学、認識論、存在論、社会哲学、科学哲学、論証法などを俯瞰
データマイニング データ収集法のパートを担当（共担科目）：データマイニングで扱う元データ、(1) 現実にある画像やテキストなどの素材【実世界データ】、(2) 実世界データを構造化するための人手ラベル 【アノテーションデータ】、(3) 心理実験で得られる人間の反応【行動データ】（および1,2,3混合としての自由記述データ）を扱う
思想情報学 (/哲学演習A I) 認知科学の座学の講義科目で、高次認知、とくに言語理解に焦点を当て、方法論的基底であるシンボリック・合理主義アプローチ（情報処理システム、タスク環境、問題解決、言語文の文法性判断、真理条件的意味論と意味オートマトン、フレーム問題）とサブシンボリック・経験主義アプローチ（分布意味論とベクトル空間モデル、大規模言語モデル vs 人間、チューリングテスト、中国語の部屋およびグラウンディング問題）について解説する
思想情報学演習 (/哲学演習A II) 認知科学の演習を含む講義科目で、高次認知、とくに画像理解に焦点を当て、素朴な人文学的アイデアを科学・工学的手法にのせて研究する実践ステップをフォローしてもらう：単層パーセプトロンでの論理回路、多層パーセプトロンでの画像認識、畳み込みニューラルネットワークでの画像認識、画像分類タスク応用（否定、時間、美、音楽）、図形論理とオントロジー工学、マンガ理解とコミック工学、認知神経科学、社会性認知と社会選択理論
主な大学院科目
認知科学 (/言語哲学演習 or 科学哲学演習) 広義の認知科学（科学・言語哲学を含む）における英語文献の原典購読
これまでに読んだもの
Bender, E. M., & Koller, A. (2020). Climbing towards NLU: On meaning, form, and understanding in the age of data. ACL 2020, pp.5185-5198. LINK
Lenci, A. & Sahlgren, M. (2023). Distributional Semantics (Part I). Cambridge University Press. LINK
Lederman, H., & Mahowald, K. (2024). Are language models more like libraries or like librarians? Bibliotechnism, the novel reference problem, and the attitudes of LLMs. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 12, 1087-1103. LINK
Arp, R., Smith, B., & Spear, A. D. (2015). Building ontologies with basic formal ontology. MIT Press. LINK
Schlenker, P. (2022). What it all means: Semantics for (almost) everything. MIT Press. LINK
Marcos, N., and Vartanian, O. (2022). Empirical Aesthetics: An Overview. In: The Oxford Handbook of Empirical Aesthetics, Oxford University Press. LINK