学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560099
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		知能システムB1
科目名　【英語】
Course Title		Intelligent System B1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166043J
担当教員　【日本語】
Instructor		笹野 遼平 ○ 井手 一郎 長尾 確 出口 大輔 駒水 孝裕
担当教員　【英語】
Instructor		SASANO Ryohei ○ IDE Ichiro NAGAO Katashi DEGUCHI Daisuke KOMAMIZU Takahiro
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋１期 水曜日 ３時限
Fall1 Wed 3
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
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
知能情報を応用した先端システムと，それを構成するための基盤技術及びその基礎理論を学ぶ．
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
Learn advanced systems that apply intelligent information, together with the underlying technologies and basic theories needed to construct them.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
知能情報を応用した先端システムを構成するための基盤技術及びその基礎理論の概要を理解する．
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
Understand the outline of underlying technologies and basic theories needed to construct advanced systems that applies intelligent information.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
「知能システム」に関連して，インタラクション，ヴァーチャルリアリティ（VR），画像処理・画像認識，ソーシャルメディア解析，食メディア，教育支援に関する技術について包括的に講義する．

〔計画〕
・インタラクションに関する知能システムの紹介
・ヴァーチャルリアリティ（VR）に関する知能システムの紹介
・画像処理・画像認識による知能システムの紹介
・ソーシャルメディアに関する知能システムの紹介
・食メディアに関する知能システムの紹介
・教育支援に関する知能システムの紹介
This lecture will overview the technologies related to "intelligent information systems"; IoT, interaction, virtual reality (VR), image processing and recognition, social media analysis, food media, and education support.

[Schedule]
- Introduction of intelligent systems related to interaction
- Introduction of intelligent systems related to virtual reality (VR)
- Introduction of intelligent systems realized by image processing and recognition
- Introduction of intelligent systems related to social media analysis
- Introduction of intelligent systems related to food media
- Introduction of intelligent systems related to education support
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件は要さない
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
講義毎に提出レポートを評価し，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。
Your report will be evaluated in 100-point scale. If you obtain 60 or over, a credit will be given.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
必要に応じて参考資料を配布する。
名古屋大学のe-learningシステムであるNUCTを通じて配布する。
Hand-outs are given if necessary.
NUCT will be used for teaching material distribution.
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
レポートは、授業時間外での作成を求める。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
講義
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)
遠隔講義