シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
メディア情報学実験 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Media Science and Engineering Laboratory | ||
| 科目番号 /Code |
COM601a | ||
| 開講年度 /Academic year |
2020年度 | 開講年次 /Year offered |
3 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
実験 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
専門科目 | ||
| 開講学科・専攻 /Cluster/Department |
Ⅰ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
小泉・児玉・坂本・高木・橋本・若月・庄野・柳井・（世話人）橋山 | ||
| 居室 /Office |
西10-346 | ||
| 公開E-Mail |
hashiyama.tomonori@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
特になし． | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/03/13 10:06:08 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標 /Topic and goals |
実験は，原則として，メディア情報学プログラムの専門科目の講義内容を踏まえて行う．メディア情報学プログラムとして必要最小限の実験内容を準備している．実験の目的は抽象的な講義内容を具体化し，講義での学習内容の一層の理解を助けると共に，講義で学習できなかった事柄を補完し，体感的に習う機会も兼ねている． |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
情報処理，メディア，数学，物理，電気関係科目．特に，基礎科学実験を必ず履修し，実験方法，結果の取扱い，考察を含めたレポートの書き方を修得したものとして実験を開始するので留意すること． |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation |
特になし． |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
予め，実験指導書を配布する． |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
実験内容は，メディアに関する，基盤技術，生成・制作技術，分析技術，認識技術を実践するものである．実験を通して，卒業研究や様々な仕事を行うにあたっての段取，手法，データの収集法，解析と分析法，報告書の書き方の基礎を学ぶことも目的のひとつである． イントロダクション（担当：橋山）を実施したのち，以下の項目を実施する． １. メディア基礎実験(実験概要説明，二端子対回路) (担当：若月) ２. メディア基礎実験(トランジスタ回路) (担当：若月) ３. メディア基礎実験(オペアンプ回路) (担当：若月) ４. メディア生成・作成実験(実験概要説明，CGプログラミング/モデリング基礎) (担当：児玉，橋本) ５. メディア生成・作成実験(レンダリング/仮想空間構築とアニメーション) (担当：児玉，橋本) ６. メディア生成・作成実験(CG映像制作) (担当：児玉，橋本) ７. メディア分析実験(実験概要説明，統計解析概説) (担当：坂本，小泉) ８. メディア分析実験(Semantic Differential法によるデータ処理) (担当：坂本，小泉) ９. メディア分析実験(主成分分析，重回帰分析，クラスター分析によるデータ解析) (担当：坂本，小泉) １０. メディア情報検索・認識実験(音声)(実験概要説明，音声のスペクトル分析) (担当：高木) １１. メディア情報検索・認識実験(音声)(隠れマルコフモデル) (担当：高木) １２. メディア情報検索・認識実験(音声)(単語音声認識) (担当：高木) １３. メディア情報検索・認識実験(画像)(実験概要説明，特徴抽出，類似画像検索) (担当：柳井，庄野) １４. メディア情報検索・認識実験(画像)(機械学習，SVM，画像カテゴリー分類) (担当：柳井，庄野) １５. メディア情報検索・認識実験(画像)(Web画像データベース作成と画像認識手法の適用) (担当：柳井，庄野) |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等） /Preparation and review outside class |
レポートと感想文の違いを理解するために，レポートの書き方について本を読んでおくこと． |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） /Evaluation and grading |
成績評価の内容は，一日(授業時間で2コマに相当)の実験について 実験の進め方として4点 レポート点として6点の計10点とする 実験の総点数は10点掛ける実験日数とする．全てのレポートを提出し，総点数の6割以上を得点していれば単位が得られる．なお，単位取得者の中で，不可，可，良，優，秀の判定基準は 不可は総点数で60％未満 可は 60％以上 良は 70％以上 優は 80％以上 秀は 90％以上 とする． |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
実験指導員により異なるので，予め確認して相談すること． |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
メディア情報学実験はメディア情報学プログラムの一部の基礎的なテーマを実践的に経験してもらうことになるが，1-2年次の授業と実験を真面目に行なうことが肝心である． |
| その他 /Others |
特になし． |
| キーワード /Keyword(s) |
電気回路，メディア制作，メディア分析，認識 |