学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博前
時間割コード
Registration Code
2560092
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名 【日本語】
Course Title
マルチメディア情報処理2
科目名 【英語】
Course Title
Multimedia Information Processing 2
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI166036J
担当教員 【日本語】
Instructor
井手 一郎 ○
担当教員 【英語】
Instructor
IDE Ichiro ○
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋2期 月曜日 4時限
Fall2 Mon 4
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style

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)
マルチメディア情報の内容理解について,実世界における最新のさまざまな取り組みを通じて問題解決の方法を習得する。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
Through studying various state-of-the-art approaches in the real world, we will learn the solutions for understanding the contents of multimedia information.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
複数メディアの集合体であるマルチメディア情報を処理するためには,各メディアの性質とともに,それらの相補的な役割及び統合して利用する方法を習得する必要がある。
本講義では,実応用例におけるさまざまな取り組みを分析し,その方法論を実践的に理解することを目標とする.
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
In order to process multimedia information which is an aggregate of multiple media, it is necessary to learn the complementary roles and methods of using them together with the nature of each medium. In particular, in order to acquire the former, this lecture aims to understand the methodology practically through analyzing the approaches in actual applications.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
マルチメディア情報の内容理解について,実世界における最新のさまざまな取り組みを通じて問題解決の方法を習得する。
また,これらの実応用例を通じて,画像・音声・テキストなど各メディアにおけるパターン情報の分類・識別・認識・記述に関する手法及び統合メディア処理によるマルチメディア情報の総合的な内容理解につき,具体的に各手法の利害得失を理解する。

〔計画〕
1. マルチメディア情報処理の概要
2. 最新の取り組みの紹介と討論(1)
3. 最新の取り組みの紹介と討論(2)
4. 最新の取り組みの紹介と討論(3)
5. 最新の取り組みの紹介と討論(4)
6. 最新の取り組みの紹介と討論(5)
7. 最新の取り組みの紹介と討論(6)
8. 最新の取り組みの紹介と討論(7)

各回で紹介される取り組みに関する小レポートを提出。また,講義期間中に各自1回ずつ,最新の取り組みを調査し,その内容のプレゼンテーションを行なう。
Through studying various state-of-the-art approaches in the real world, we will learn the solutions for understanding the contents of multimedia information. Through these practical applications, we will understand the actual benefits and losses of methods for the classification, identification, recognition, and description of pattern information in media such as image, audio, text, and also of integrated media processing methods for comprehensive understanding of contents of multimedia information.

[Schedule]
1. Introduction to multimedia information processing
2. Introduction and discussion on state-of-the-art approaches (1)
3. Introduction and discussion on state-of-the-art approaches (2)
4. Introduction and discussion on state-of-the-art approaches (3)
5. Introduction and discussion on state-of-the-art approaches (4)
6. Introduction and discussion on state-of-the-art approaches (5)
7. Introduction and discussion on state-of-the-art approaches (6)
8. Introduction and discussion on state-of-the-art approaches (7)

A short report on the approaches introduced in each class, and also a presentation on a survey on a state-of-the-art approach once during the course per person will be requested.
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
学部講義の「機械学習」,「信号処理」,「自然言語処理」,「画像処理」等を履修していることが望ましい.
履修を取り下げる場合は,第2週の講義より前に連絡すること.
It is preferable if students have taken undergraduate courses such as "Machine Learning", "Signal Processing", "Natural Language Processing", and "Image Processing".
In case of withdrawing from the course, please contact before the second week's lecture.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
成績評価は,レポート60%,プレゼンテーション30%,討論への貢献10%で評価し,合計100点満点で60点以上を合格とする。
レポートについては分量,各取り組みに関する内容の紹介,自身の考えや体験が述べられていることを採点基準とする.プレゼンテーションについては,分かりやすさ,理解度,調査の充実度を採点基準とする.討論への貢献は,討論中の発言回数を採点基準とする。
Evaluation will be based on the reports 60%, the presentation 30%, and contribution to discussions 10%. A total of 60/100 points will pass.
For the reports, the volume, intrduction on the contents of each approach, and comments on your thoughts or experiences are evaluated. For the presentation, clearness, comprehension, and thoroughness of the survey are evaluated. For the contribution to the discussions, the number of questions raised is evaluated.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
最新の取り組みに関する論文など,必要に応じて参考資料を配布する。
パターン認識及び機械学習の基礎を知っていることが望ましい。
Materials such as papers on state-of-the-art approaches will be distributed when necessary.
Basic knowledge on pattern recognition and machine learning is preferable.
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
最新の取り組みに関する調査とプレゼンテーション。
Survey and presentation on state-of-the-art approaches.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
同時双方向型遠隔講義の形態で実施する予定である.接続方法などについては,追ってNUCT上で指示する.
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)