学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博前
時間割コード
Registration Code
2560004
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名 【日本語】
Course Title
基盤知能情報学セミナーⅠ-d
科目名 【英語】
Course Title
Fundamental intelligent information science I-d
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI166004J
担当教員 【日本語】
Instructor
武田 一哉 ○ 戸田 智基 井手 一郎 CARBALLO SEGURA Alexander 出口 大輔
担当教員 【英語】
Instructor
TAKEDA Kazuya ○ TODA Tomoki IDE Ichiro CARBALLO SEGURA Alexander DEGUCHI Daisuke
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style
セミナ-
Seminar
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
知能システム学専攻
必修・選択
Required / Selected


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
知能システム学の基盤となる「信号処理,パターン認識,機械学習」等に関し,実際の論文等の精読・手法実装・追実験等を通してこれまで獲得した基礎知識,基礎的な問題解決法をより深く理解する。特に音響信号への適用例を題材とする。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
In order to deepen the knowledge and skills of the fundamental technologies of the intelligent systems, i.e., signal processing, pattern recognition, and machine learning, training the skills for surveying existing research works and the technical discussions. Particularly for this subject, we focus on speech and acoustics.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
1)知能システムに関する特定の技術分野に関する発表論文を調査し、5篇以上の論文を購読し、その中から1篇の論文を選んで、その論文が報告する理論・アルゴリズムの詳細を理解するだけでなく、それを他の受講者に説明できるようになることを目標とする。
2)他の学生が、行う論文内容の説明を批判的に聴講し、基本的な考え方を理解するために、適切な質疑を行えるようになることを目標とする。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
the goal of this class is to become able to accomplish the following two activities.
1) Based on the literature survey, select and study at least 5 research papers and present the contents of one paper in detail so that the other students can understand the idea and the algorithm proposed in the paper.
2) By actively participating in the technical discussion, play a role in helping other students understand the presented ideas clearly.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
Presentation and discussion at the class is the basic format of this subject. Students are divided into 6 classes and members of the group will present their works, i.e., the theory or the algorithm that he/she studied from the article, in turn, in the following format.
1) guidance,
2-7) presentation from group A-F,
8)summary and supplement.
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
no prerequisite is assumed.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
The achievements is scored based on presentation and utterances in the discussion. Minimum requirements are; the presentation is understandable for 60% or more students and 2) making comments at least twice (in average) in a discussion.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
No textbook. Materials will be shared at the class if it is necessary.
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
Predefined class time slots are used for presentations and discussions. Students must prepare for their presentation as the homework.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
discussion sessions
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)
discussion session through a web meeting tool.