授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | 高度な知能システムを実現するために必要となるさまざまな情報処理技術について俯瞰的に学ぶ。
この講義により，知能システム及びそれを構成する要素技術の基礎について理解するとともに，専門科目でそれらの理論と応用について学んでいくためのきっかけとする。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | Learn from broader view about a variety of information processing technologies that would be required in order to realize advanced intelligence systems. This lecture will help you understand the basics of intelligent systems and the elemental technologies that make up it, as well as learn about their theories and applications in specialized courses in the future. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | 情報学の入門として，マルチメディアシステムや人工知能など知能システムの仕組みについて理解するとともに，技術応用・展開の観点から，ユーザインタフェース，コンピュータグラフィックス，機械学習，信号処理，画像処理，自然言語処理について，理論と処理方法の基礎的内容をオムニバス形式で学修する。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | The students will understand the mechanism of intelligent systems such as multimedia systems and artificial intelligence as an introduction to Informatics, and learn the basic contents of the theory and processing method in an omnibus format from the viewpoint of technology application and development. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | マルチメディアシステムや人工知能など，高度な知能システムの構成及び実現方法について学んだ後に，それらを実現するための要素技術である，ユーザインタフェース，コンピュータグラフィックス，機械学習，信号処理，画像処理，自然言語処理について，基礎となる理論と具体的な処理方法について学ぶ。
1. ガイダンス・マルチメディアシステム（担当：井手 一郎）
2. 人工知能（担当：長尾 確）
3. ユーザインタフェース（担当：東中 竜一郎）
4. コンピュータグラフィックス（担当：森 健策）
5. 信号処理（担当：武田 一哉）
6. 画像処理（担当：小田 昌宏）
7. 自然言語処理（担当：松原 茂樹）
8. 機械学習（担当：出口 大輔） | After learning about the composition and realization methods of advanced intelligent systems such as multimedia systems and artificial intelligence, students will learn the basic theories and specific processing methods on elemental technologies for realizing them, such as, user interface, computer graphics, machine learning, signal processing, image processing, natural language processing.
1. Guidance & Multimedia systems (Ichiro Ide)
2. Artificial intelligence (Katashi Nagao)
3. User interface (Ryuichiro Higashinaka)
4. Computer graphics (Kensaku Mori)
5. Signal processing (Kazuya Takeda)
6. Image processing (Masahiro Oda)
7. Natural language processing (Shigeki Matsubara)
8. Machine learning (Daisuke Deguchi) |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | 期末試験は実施せず，講義中に与える課題のみで評価する。合計100点満点で60点以上を合格とする。 | |
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教科書・参考書
Textbook/Reference book | | | 教科書は指定しないが，必要に応じて授業中に講義資料を配付する。 | |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 毎回，講義において説明した内容に関するレポート課題を与える。 | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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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) | | |
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