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 |
2024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 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅰ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
小泉・坂本・高木・橋本・若月・庄野・柳井・（世話人）野嶋 | ||
| 居室 /Office |
東2-315 | ||
| 公開E-mail |
tnojima@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
Google Classroom にて, クラスコード 6bwdfr5 を指定して参加してください | ||
| 更新日 /Last update |
2024/03/11 21:03:14 | 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（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
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（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
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（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
特になし． |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
予め，実験指導書を配布する． |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
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． 1. イントロダクション（担当：野嶋）を実施したのち，以下の項目を実施する． 2. 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：橋本) 3. メディア生成・作成実験(レンダリング/アニメーション) (担当：橋本) 4. メディア生成・作成実験(仮想空間構築) (担当：橋本) 5. 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) 6. 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) 7. 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) 8. 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) 9. 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) 10. メディア情報検索・認識実験(音声)(単語音声認識) (担当：高木) 11. メディア情報検索・認識実験(機械学習基礎1，教師あり学習)(担当：柳井，庄野) 12. メディア情報検索・認識実験(機械学習基礎2，教師なし学習）(担当：柳井，庄野) 13. メディア情報検索・認識実験(画像認識)(担当：柳井，庄野) 14. メディア情報検索・認識実験(画像応用(detection, segmentation, multi-task learning, contrastive learningなど))(担当：柳井，庄野) 15. メディア情報検索・認識実験(自然言語基礎(bag-of-words, word2vec, BERT, LSTM, 1D-CNN, Transformerなど))(担当：柳井，庄野) 16. メディア情報検索・認識実験(生成AI(深層学習による画像生成・変換, LLM, Large Multi-modal Model, Stable Diffusion など))(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 |
特になし． |
| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
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） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
成績評価の内容は，一日(授業時間で2コマに相当)の実験にあたり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． |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
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（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
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 /Keywords |
メディア制作，メディア分析，認識 |