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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) |
メディア分析法 | ||
---|---|---|---|
英文授業科目名 /Course title (English) |
Method of Media Analysis | ||
科目番号 /Code |
COM503a | ||
開講年度 /Academic year |
2025年度 | 開講年次 /Year offered |
3 |
開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
授業の方法 /Teaching method |
講義 | 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) |
坂本 真樹 | ||
居室 /Office |
西6-511 | ||
公開E-mail |
maki.sakamoto@uec.ac.jp | ||
授業関連Webページ /Course website |
https://www.sakamoto-lab.hc.uec.ac.jp/ | ||
更新日 /Last update |
2025/03/03 16:09:24 | 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) |
五感を通しての知覚や記憶や創造的思考といった人間の認知能力との関係で、メディアを分析するための感性情報学的手法についてお話します。日常的に接している様々なメディアについて、人間の情報処理能力との関係で検討し、認知効果の高いメディアを制作する際に役立つ知識を身につけていただくことが目標です。 |
---|---|
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) |
なし |
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) |
なし |
教科書等(1,000文字以内) /Course textbooks and materials(up to 1,000 letters) |
教科書 坂本真樹著:感性情報学ーオノマトペから人工知能までー(コロナ社) 参考文献 坂本真樹著:坂本真樹先生が教える人工知能がほぼほぼわかる本(オーム社) 坂本真樹著:五感を探るオノマトペ(共立出版) 坂本真樹著:オノマトペ・マーケティング(オーム社) |
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) |
第1回:ガイダンス 第2回:さまざまな感性計測方法 第3回:眼球運動測定による感性計測 第4回:オノマトペによる感性計測 第5回:オノマトペを用いたメディア分析法:手触り 第6回:オノマトペを用いたメディア分析法:見た目 第7回:オノマトペを用いたメディア分析法:味 第8回:オノマトペを用いたメディア分析法:音・香り 第9回:オノマトペによるモノづくり支援 第10回:オノマトペの医療応用(痛みの可視化) 第11回:オノマトペの医療応用(認知症早期診断の可能性) 第12回:画像系生成生成AIの課題と可能性 第13回:言語系生成AIの課題と可能性 第14回:生成AIの活用例・プロンプト 第15回:生成AIによるエンタメ・クリエイティブ・多様性 |
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 |
授業担当者が起業した電通大発ベンチャー「感性AI株式会社」で実際にサービス化している技術を紹介しながら、実務経験をお話しします |
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) |
時々簡単な課題を出します。 |
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) |
レポート及び授業参加度を次のように総合評価します。 成績評価=授業参加度20点+レポートの評価点80点 評価基準:授業内容に基づき立てた仮説を実証するためのリアルな実験を行っている→C 授業内容に基づき立てた仮説を実証するためのリアルな実験を行い、結果を適切に整理している→B 授業内容に基づき立てた仮説を実証するためのリアルな実験を行い、結果について十分な分析をしている→A 授業内容に基づき立てた仮説を実証するためのリアルな実験を行い、結果を整理し、分析した結果から独創的な考察を行っている→S |
オフィスアワー: 授業相談(1,000文字以内) /Office hours(up to 1,000 letters) |
メールで連絡ください。 |
学生へのメッセージ(1,000文字以内) /Message for students(up to 1,000 letters) |
認知科学と感性工学から人工知能まで、幅広い知見をもち、電通大発ベンチャー感性AI株式会社を起業した教員ならではの、実のある授業を展開したいと思います。 |
その他 /Others |
講義資料は以下から取得してください Classroom クラス コード vtxmq2j |
キーワード /Keywords |
感性、五感、言語、オノマトペ、分析法、人工知能 |