2018年度 シラバス学部 2018年度 シラバス学部 2018年度 シラバス学部
| 2019/01/30 現在 |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 3学期 ／Third Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
3年 , 4年 |
| 単位数 ／Credits |
4.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
趙 強福 |
| 担当教員名 ／Instructor |
趙 強福, 愼 重弼, イエン ニール ユーウェン, 白 寅天 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2018/08/23 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
人工知能は知的思考や行動を計算機械(Computing machine)で実現する方法を考察する学問である。人工知能の最終目的は、自律的に学習し、自律的に計画を立て、自律的に与えられた問題を解決することができる計算機械を作ることである。人工知能の歴史は既に半世紀以上経っているが、総合的に考えれば、人間並みの知能を持つ計算機械はまだない。しかし、さまざまな分野において、人工知能の成功例は数多く挙げられる。場合によって、人間よりも計算機械のほうは知能が高いともいえる。よく知られている例は、チェスの世界チャンピオンを破ったDeep Blueというシステムである。医療診断や機械設計などにおいても、人間をサポートする「専門家システム」が広く使用されている。即ち、総合的には人間の知恵に匹敵できる人工システムがまだ存在しないが、個別領域では人間よりも「賢い」システムが既に開発されている。このようなシステムと組むことによって人間は「より知的」（より知恵があるようになったかどうかはわからないが）になっていることは否定できない事実であろう。 人工知能の主な研究テーマをあげると、問題解決、推論、計画立案、自然言語理解、コンピュータビジョン、自動プログラミング、機械学習、などがある。これらのテーマは互いに独立ではない。例えば、機械学習によって獲得した知識を問題解決にも使えるし、推論にも使える。問題解決の方法自体も学習によって得られるかも知れない。また、有効な問題解決方法は、推論の過程にも使えるし、計画立案にも有用である。更に、言語の理解とコンピュータビジョンはパターン認識の領域で考えれば、同じ種の問題であり、データの表現方法だけが違う。 |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
この授業でわれわれは、人工知能を理解するために必要最小限の知識を習得する。具体的には、以下の内容を勉強する： （１）探索：問題表現、探索； （２）知識表現：プロダクションシステム、意味ネット、フレーム； （３）推論：命題論理、述語論理、自動推論、ファジィ論理； （４）学習：パターン認識、ニューラルネット、決定木。 この授業が終わったら、学生の皆さんが以下のようになってほしい： （１）よく知られている探索方法が使える; （２）問題や知識の基本的表現方法をわかる； （３）命題論理や述語論理を用いた自動証明の基本的考え方をわかる; （４）ファジィ論理、パターン認識、ニューラルネットなどの基礎知識を知る。 この授業をきっかけに人工知能に興味を感じ、さらに勉強したい方は、大学院に進学することを勧める。 |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
(1) 人工知能の概要 - 人工知能とは？ - 関連研究領域 - 人工知能の歴史 - 歴史的人物 (2) 問題の定式化 - 状態空間表現 - ツリー構造とグラフ構造の復習 - 探索グラフ - 探索ツリー (3) 探索その１ - ランダム探索 - Closed リスト - Open リスト - 深さ優先探索 - 幅優先探索 - 均一コスト探索 (4) 探索その2 - ヒュリスティックとは？ - 最良優先探索 - A*アルゴリズム (5) プロダクションシステム - プロダクションシステムとは？ - 推論エンジン、ワーキングメモリ、知識ベース - パターン照合 - 衝突解消 - 前向き推論 - 後ろ向き推論 (6) オントロジー - オントロジーとは？ - 意味ネット - フレーム - 構造的知識 - 宣言的知識 - 手続き的知識 - 継承 (7) 命題論理 - 命題論理とは？ - 論理式の定義 - 論理式の意味 - 論理式の種類 - 真理値表による証明 - 基本的法則 - 節形式 - 形式的証明 (8) 述語論理 - 述語論理とは？ - 項と論理式 - 節形式 - 論理式の標準化 - 単一化と導出 - ホーン節とSNL導出 - Prolog (9) ファジィ論理 - ファジィ論理の定義 - メンバーシップ関数 - ファジィ集合の表記法 - ファジィ集合の演算 - ファジィ数とその演算 - 拡張原理 - ファジィルール - 非ファジィ化 - ファジィ制御 (10) パターン認識 - パターン認識とは？ - 特徴ベクトル - 最近傍識別器 - 線型識別関数 - マルチクラスパタン認識 - k-平均法 (11) 距離ベースのニューラルネットワーク - 自己組織ニューラルネットワーク - 勝者独占学習 - 学習ベクトル量子化 - R4ルール - 学習結果の評価 (12) 階層型ニューラルネット - ニューラルネットとは？ - ニューロンのモデル - ニューロンの学習則 - 階層型ニューラルネット - 階層型ニューラルネットの学習 (13) 決定木 - 決定木とは - 決定木による推論過程 - 決定木の設計 - 多変量決定木 - 多変量決定木の設計 (14) 知的探索 - 遺伝的アルゴリズム - 個体、集団、適度、遺伝子型、表現型、遺伝的操作 - 粒子群最適化 - 粒子、個人的要因、社会的要因 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
趙 強福、樋口 龍雄、人工知能ーAIの基礎から知的探索へ、共立出版, ISBN: 978-4-320-12419-6 |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
演習(40点)、試験（60点） |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
線形代数、離散系論を履修してからこの科目を履修することを勧める。 |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
[1] 人工知能概論、荒屋 真二著、共立出版、ISBN4-320-12116-3 [2] 新しい人工知能（基礎編）、前田 隆、青木 文夫共著、オーム社、ISBN4-274-13179 [3] 新世代工学シリーズ、人工知能、溝口 理一郎、石田亨、オーム社、ISBN4-274-13200-5 [4] Artificial Intelligence: a modern approach, S. Russell and P. Norvig, Prentice Hall, ISBN0-13-080302-2 [5] この授業のホームページ：http://web-ext.u-aizu.ac.jp/~qf-zhao/TEACHING/AI/AI.html |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 2学期 ／Second Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
3年 |
| 単位数 ／Credits |
3.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
ピエール－アラン ファヨール |
| 担当教員名 ／Instructor |
ピエール－アラン ファヨール, 西舘 陽平, 高橋 成雄, 平田 成 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2018/02/15 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
本授業はコンピュータと情報技術の重要な応用であるコンピュータグラフィックスについて学習する。コンピュータグラフィックスは人間の目で見た物体をコンピュータで立体的画像を作成する技術であり、下記の分野で応用されている。 * CAD (Computer-aided design):機械設計、建築設計、回路設計など。 * 娯楽： 映画制作、アニメ、ゲームなど。 * バーチャルリアリティ：フライトシミュレーション、手術支援など。 * ビジュアリゼーション：シミュレーション、データビジュアライゼーション。 |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
本授業はコンピュータグラフィックスについて、基礎理論と実践力の両方を身に付けること。 |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
ファヨール先生： 1) ガイダンス、CGの基本概念、OpenGL入門 2) ３Dビューイングパイプライン 3) 幾何学的変換、投影変換 4) シェーディング 5) マッピング 6) アニメーション (スケルトン, kinematics) 7) アニメーション (物理シミュレーションに基づく) 8) レイトレーシング 9) ラスタライザ、隠面消去 10) サーフェス・ソリッドモデルによる立体表現 11) ポリゴンメッシュ処理 12) 自由曲線・曲面 13) GPUプログラミング (GLSL, シェーダー) 14) GPUプログラミング (advanced shaders) 高橋先生： 1) ガイダンス 2) ソリッドモデルによる立体表現 3) 境界表現とオイラー操作 4) 2次元幾何学的変換 5) 3次元幾何学的変換 6) 投影変換 7) 隠面消去 8) シェーディング 9) マッピング 10) アニメーション 11) レイトレーシング 12) 自由曲線・曲面 13) ノンフォトリアリスティックレンダリング / ビジュアリゼーション 14) GPUプログラミングの基礎 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
コンピュータグラフィックス(改訂新版) CG-ARTS協会(財団法人 画像情報教育振興協会), ISBN 978-4-903474-49-6 |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
* 演習、宿題 、適宜問題：50% * 期末試験：50% |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
条件: * 線形代数、微積分 * プログラミング |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
2017年の授業ホームページ * 高橋先生の授業ホームページ * ファヨール先生の授業ホームページ |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 2学期 ／Second Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
4年 |
| 単位数 ／Credits |
3.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
朱 欣 |
| 担当教員名 ／Instructor |
矢口 勇一, 朱 欣 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2017/12/12 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
『百聞は一見に如かず』ということわざが示す通り、画像は日常生活におけるコミュニケーションや知識の蓄積に置いて非常に重要な役割を果たしている。特に近年では、ほぼ100％に近いモバイルデバイスにカメラが搭載されるなど、全ての人間が気軽に画像を撮り、扱うことが出来るようになった。また、Web等を介して、様々な画像を見ることが出来るようになり、コンピュータによって自動的に画像の認識と理解を行う事が重要なビジネスの対象となっている。画像処理は、カメラ等によって撮られた画像を如何に加工し、その情報を基に目的の認識・理解を得られるかを行う技術である。授業では、画像の入力装置を経て、コンピュータへの転送のためのデータ圧縮、ノイズや撮影環境を合わせるための種々の加工技術、画像特徴を得るためのフィルタリング技術、得られた特徴から事前知識や学習等を用いての認識・理解までを、基本的な画像処理の手法を紹介しながら、『どのように画像から知見を得るか？』を議論し、画像処理に対する理解を深めていく。 |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
本授業では、デジタル画像処理に関する基本的な部分であるLow-Level Visionの部分を中心に学ぶ。Low-Level Visionとは、画像の入出力をはじめ、画像の見栄えの変化や特徴抽出を行うための加工法、画像圧縮等の、直接画像を加工する部分を含む。講義ではこれらの基礎的な手法について学ぶことと、命題に対するケーススタディを議論する事で応用するためのノウハウを学習する。演習では講義で学んだ基礎的な手法を実際に適用し、問題演習を通じて応用力を鍛える。最終的に、Term Projectで与えられる応用問題を解く事で、一連の画像処理の課題を認識し、画像処理アプリケーションを作成出来る事を到達目標とする。 |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
1. Introduction and Image Acquisition 2 Statistical analysis of image 3 Image Enhancement 4 Spatial Domain Filtering 5 Low-level Features of image 6 Spatial Features of image 7 Complex Features of images 8 Introduction to Color Images 9 Imaging Acquisition Devices 10 Frequency Domain Filtering 11 Discrete Cosine Transform and Coding 12 Image Compression and Image Restoration 13 Wavelet Transform 14 Pattern Matching |
| 教科書 ／Textbook(s) |
Web ページよりハンドアウトを参照 http://hartman.u-aizu.ac.jp/ Image Processing 2018 <<本年より、映像や資料を予習してくることを必須とする>> 参考図書: 購入義務は無いが、購入する事を勧める - Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods: "Digital Image Processing: third edition" (Pearson Education, 2008) - CG-ARTS 協会: "ディジタル画像処理" (CG-ARTS 協会, 2004) |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
全 7 回の演習提出とExtra Projectによって採点する。 中間・期末は実施しない。 但し、講義への出席は点数に加味されないが、5 回以上欠席の場合は F とする。 なお、出席は、授業中に配られる課題を提出することで出席とみなす。（課題の点数は成績に加味しないが、理解度を図る良い材料となる。） 演習提出: 1 回 10~15 点満点 x 7 = 100 点 演習の初回提出が期限内に出せない場合は各回で -4 点とする。 （0 点を下回る場合はその回の点数を 0 点とする） 但し、事前に出席できない旨を教員に知らせる場合は、その限りではない。（病欠、就活による欠席、イベント出席による欠席等は、減点しない期間を与える） |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
画像処理学講座 Moodle http://hartman.u-aizu.ac.jp/ |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 1学期 ／First Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
4年 |
| 単位数 ／Credits |
3.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
陳 文西 |
| 担当教員名 ／Instructor |
陳 文西, 朱 欣 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2018/06/25 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
本コースでは、生命現象を解明するための情報技術（バイオインフォマティクス）、生体信号を検出するための計測技術と生体疾患を診断・治療するための医療技術と医用画像構成技術などについて学ぶ。いずれも、学部レベルにおける幅広い学習を想定している。また、座学による理論の勉強とともに、情報処理とデータ解析、血圧と心電図の測定等の実践的な演習も行う。最後に、外部専門家による特別講義を企画し、バイオメディカル情報工学領域の最新動向を紹介する。 |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
情報技術をバイオメディカル領域に応用するための入門的コースである。 |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
第一部 バイオインフォマティクス入門(朱) 第一回 バイオインフォマティクス総論 第二回 塩基・タンパク質配列・ペアアラインメントアルゴリズム 第三回 データベース検索・配列マルチラインメント・隠れマルコフモデル 第四回 Open Reading Frame検索・モチーフ検索・進化系統樹・タンパク質立体構造予測 第五回 医療情報学入門 第六回 医療ビッグデータ・プレシジョン・メディシン 第二部 体情報技術入門 (陳) 第七回 生体情報の基礎 第八回 生体情報計測技術ー血圧と心電 第九回 生体情報計測技術ー体温と血中酸素飽和度 第十回 医用画像技術ー内視鏡, 眼底カメラ, 超音波画像, サーモグラフィ 第十一回 医用画像技術ーコンピュータ断層撮影法(CT), 磁気共鳴映像法(MRI), 陽電子放出断層撮影法(PET), 単光子放射断層撮影(SPECT) 第十二回 治療技術ー自動体外式除細動器(AED), ペースメーカー, 人工臓器 第十三回 治療技術ー体外衝撃波結石破砕装置(ESWL), MRIガイド集束超音波手術(MRIgFUS), ガンマ―ナイフ 第三部 外部講師による特別講義 第十四回 バイオメディカル情報工学の最新動向 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
・藤博幸、はじめてのバイオインフォマティクス ・岡田 正彦、医療機器が一番わかる |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
ペーパーテストと実験レポート ６０点満点 演習（週単位の演習、プロジェクト演習） ４０点満点 |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
アルゴリズムとデータ構造 信号処理と画像処理 |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
http://web-ext.u-aizu.ac.jp/course/bmclass/ |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 1学期 ／First Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
4年 |
| 単位数 ／Credits |
3.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
成瀬 継太郎 |
| 担当教員名 ／Instructor |
成瀬 継太郎 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2018/02/14 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
現代社会ではコンピュータは様々な機器の制御に広く用いられ、制御などの知識が必要不可欠となっている。本科目ではコンピュータ科学・工学専攻の学生のための、ロボット工学と自動制御理論の基礎を与えるものである。とくに実世界において制御理論の中心であるフィードバック制御の概念を学ぶことと、ロボットを制御するための基本的な理論と考え方を習得することに主眼を置く。また講義だけではなく、演習を通じてより深い理解を目指す。 |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
ロボット工学に関しては、ロボットの運動を表現するための数学的な手法である運動学とプランニング手法を学ぶ。そして学生は (1) コンフィグレーション空間と運動方程式を学ぶことにより、ロボットの運動をコンピュータ内で表現できるようになる。 (2) 人工ポテンシャル法、ロードマップ法、セル分解法などのプランニング手法を学ぶことにより、ロボットの動作計画ができるようになる。 一方、自動制御理論に関しては基本的な考え方であるフィードバック制御を学ぶ。そして学生は (1) 伝達関数、ブロック線図などを学ぶことにより、簡単なフィードバック制御を実現できるようになる。 (2) 時間遅れ要素と定常誤差を学ぶことにより、制御系の安定性を解析できるようになる。 (3) 与えられたシステムのPID制御を構築できるようになる。 また最後にロボットシステムの構成について学ぶ。 |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
第１週 講義の概要と序論 第２週 円形ロボットのコンフィギュレーション空間 第３週 矩形ロボットとロボットアームのコンフィギュレーション空間 第４週 人工ポテンシャル法 第５週 ロードマップ法 第６週 セル分解法 第７週 サンプリングに基づく経路生成 第８週 ロボットの運動方程式 第９週 フィードバック制御の原理 第１０週 時間遅れ要素と定常誤差 第１１週 制御システムの安定性 第１２週 PID制御 第１３週 フィードバック制御の利点 第１４週 まとめ |
| 教科書 ／Textbook(s) |
なし。 必要な資料は、授業中に配布する。 |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
講義のクイズ：３０％ 演習：４０％ 期末試験：３０％ |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
関連科目として、コンピュータ理工学実験、プログラミングＣ，線形システム理論。 履修規程上の先修条件：L5 コンピュータ理工学実験 A1 人工知能 A7 線形システム論 |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
http://iplab.u-aizu.ac.jp/moodle |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 1学期 ／First Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
4年 |
| 単位数 ／Credits |
3.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
マイケル コーエン |
| 担当教員名 ／Instructor |
ジュリアン ヴィジェガス, マイケル コーエン |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2018/01/17 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
このコースでは、インタラクティブマルチメディア、つまりリアルタイムゲーム、マンマシンインタフェースを学ぶクラスです。 この講座では学部生や大学院生を対象に、特にデスクトップVR（別名、fishtank VR）を通してヒューマンインターフェースの技術と仮想現実の範例を紹介します。 講座ではCGM(消費者生成メディア）とUGC(ユーザー生成コンテンツ）を活用して自身でデザインした仮想世界の作成を実際に行います。 主に、オブジェクト指向でラピッドプロトタイピング3Dシナリオ統合開発環境である「Alice」と「Unity」を用いて、ソフトウェア工学同様、デスクトップVR、 モーション グラフィックス、 色彩 (とカラー勾配)、図形・視覚のデザイン、テクスチャマッピング、音、音楽、スピーチ、 ソフトウェア工学、 並列計算、 対話の分野の表現を行います。 Sumo Paint、 Audacity、 GarageBandなどのソフトも用います。 実用的な実験、体験的なレッスンなどに力を入れています。 |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
マルチメディアの基礎課題を実践しながらヒューマンインターフェースについて学びます。マルチメディアにはカラーモデル、 画像の取り込みと合成、グラフィックの合成と3D描画、テクスチャマッピング、 立体視、音響（対話を含む）、音楽編集などがあり ます。仮想のキャラクターやコンピュータで製作された映画用の映画撮影術を用いて物語を製作し、ゲームやインタラクティブなウェブサイトのような動的な環 境にユーザーを引き込むためにオブジェクト指向技術で製作された自身で製作した多様なインターフェースを学生は用いる。 |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
基本概念への導入は物理学に関係します。スペース（物理的なものやその他）とトポロジー、指数プロセスを含む数とアルゴリズムの複雑性、ソフトウェア工学とプログラミング（パラメーター表示・ランダム化・再帰・データ構造・イベント処理）、インタラクティブマルチメディアと知覚様式、グラフィックスとCGのレンダリング、CAD（コンピュータ設計）、視覚言語、立体映像と立体視（3D図面を含むオートステレオグラム・ランダムドットステレオグラム・アナグリフ・クロマステレオスコープ）、パノラマでターノラマなイメージとイメージベースドレンダリング、音・音響・TTS（text-to-speech synthesis）とSFX（sound effects）編集、BGM（background music）のためのDTM（desk-top music）作曲、インターフェースパラダイム、デジタルインタラクティブストリーテリングとメチネマ。 1 Introduction, Scene Composition 2 Scripting Alice 3 Numbers, Resolution, Scale; Event Handling 4 Photographic Capture and Texture Mapping 5 Drawing, Painting, Texture Mapping 6 Individual Project Presentations 7 3D Modeling 8 Color Models 9 Scripting 10 TTS (text-to-speech) 11 Audio Editing 12 DTM (desk-top music), BGM (background music) 13 Collision Detection & Rigid Body Physics 14 Group Project Presentations アートフォームに関して含むもの アニメーション：イラスト、キャラクターデザイン、モデリング、イメージや動きを組み合わせた図 ドラマチックライティング； 戯曲やストーリーテリングの脚本 グラフィクデザイン：２次元情報の提示 インターラクティブデザインとゲーム開発：エンターテイメントコンピューティングとリッチメディアの開発 モーションメディア：アバターやオブジェクトの振付け 彫刻：３次元モデリング シーケンシャルアート：効果的な物語の絵コンテ、映像 テーマの決められたエンターテイメント：仮想現実のデザイン、 視覚効果：クラフト幻想 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
教師による授業. 学生は授業中にアナグリフとクロマステレオスコピック用の立体視用めがねを購入する必要があります。 |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
必要な技術が身に付いているかを毎週『チェックポイント』課題で、発見やデザインの確認をします。シナリオ製作と絵コンテ製作、絵描きと色塗り、カラーモデルと仕様、デジタル合成（レイヤー・オーバレイ・テクスチャマッピング）、立体視（3D図面を含むオートステレオグラム・ランダムドットステレオグラム・アナグリフ・クロマステレオスコープ）、SFXを用いた音声編集、TTSによる音声との対話、BGM用のデスクトップ音楽の合成を通じて、仮想世界とストーリーを徐々に製作していきます。クリエイティブスタジオでの課題と時折クイズ、試験があります。クロマステレオスコピックアートコンテストを開催し、優秀な作品は大学図書館に展示されます。また、「Alice」と「Unity」を用いてシナリオ、動画、ゲームなどの独創的な作品を製作します。中間試験は個人製作、期末試験ではチームで製作し、スペシャルレビューセッションで授業中に発表します。 演習、クイズ: 35%、試験: 25%、個別プロジェクト: 20%、グループ プロジェクト: 20% |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
通常のプログラミングの講座以外特に無し L10: マルチメディアシステム概論 (http://www.u-aizu.ac.jp/~shigeo/course/mms/) ITC01: Java 2D/3D Graphics (http://web-int.u-aizu.ac.jp/~fayolle/teaching/java_2d_3d/index.html) ITC11: 3次元コンピュータグラフィックスとGPUプログラミング (http://web-int.u-aizu.ac.jp/~nisim/cg_gpu/) |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
Related web pages: course home page: http://web-int.u-aizu.ac.jp/~mcohen/welcome/courses/AizuDai/undergraduate/HI&VR newsletter article about the course: http://sighci.org/uploads/SIGHCI%20Newsletters/AIS_SIGHCI_Newsletter_v12_n1.pdf#page=10 (pages 10-11 if not automatically scrolled) Alice desktop virtual reality IDE: http://www.alice.org "Last Lecture" of Randy Pausch, the original architect of Alice: http://www.cmu.edu/randyslecture/ PhotoBooth photo capture: http://www.apple.com/jp/imac/built-in-apps/#photobooth Photos photo manipulation: https://www.apple.com/jp/macos/photos/ OS X "say" TTS (text-to-speech) utility: http://developer.apple.com/library/mac/#documentation/Darwin/Reference/ManPages/man1/say.1.html Audacity audio editor: http://audacity.sourceforge.net/?lang=ja SumoPaint image editor: http://www.sumopaint.com/app/ GarageBand DTM (desk-top music) composition application: http://www.apple.com/jp/mac/garageband/ University of Aizu virtual tour: http://www.u-aizu.ac.jp/~mcohen/welcome/courses/AizuDai/undergraduate/HI&VR/VirtualTour Chromastereoptic stereo system: http://www.chromatek.com Unity: https://unity3d.com/jp/ Unity チュートリアル: https://unity3d.com/jp/learn/tutorials |
| 科目一覧へ戻る |
| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 1学期 ／First Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
3年 |
| 単位数 ／Credits |
4.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
陳 文西 |
| 担当教員名 ／Instructor |
陳 文西, コン タン チョオン, 朱 欣 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2017/12/15 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
Signals and systems are present in any aspects of our world. The examples of signals are speech, audio, image and video signals in TV, PC, and smartphone; electrocardiograms in medical systems; electronic radar waveforms in military equipment. Signal processing is concerned with the representation, transformation and manipulation of signals, and extraction of the significant information contained in signals. For example, we may wish to remove the noise in speech signals to make them clear, or to enhance an image to make it more natural. Signal processing is one of the fundamental theories and techniques to construct modern information systems. During the last century, lots of theories and methods have been proposed and widely studied in signal processing. This course includes the concept of continuous-time and discrete-time signals, representations of signals in time, frequency, and other transform domains, representations and analyses of systems, filter structures and designs. The course is a prerequisite course for your further studying on other related courses, such as biomedical signal processing, speech processing, image processing, audio and video data compressing, pattern recognition, communication systems and so forth. |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
This course is to provide students with the foundations and tools of signal processing, particularly the time-invariant system in both continuous and discrete domains. We will mainly study the following topics: signal representation in time domain, Fourier transform, sampling theorem, linear time-invariant system, discrete convolution, z-transform, discrete Fourier transform, and discrete filter design. After this course, the students should be able to understand how to analyze a given signal or system using various transforms; how to process signals to make them more useful; and how to design a signal processor (digital filter) for a given problem. |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
1. Introduction to Signals and Systems 2. Linear Time-Invariant System (continuous-time) 3. Linear Time-Invariant System (discrete-time) 4. Continuous Fourier Series and Fourier Transform 5. Discrete Fourier Series, Fourier Transform, and FFT 6. Fourier Transform Analysis of Signals and Systems 7. Midterm exam 8. Laplace Transform 9. Z-Transform 10. Structures for Digital Filters I: FIR Filter 11. Digital Filter Design I: FIR Filter 12. Structures for Digital Filters II: IIR Filter 13. Digital Filter Design II: IIR Filter 14. Applications of Signal Processing |
| 教科書 ／Textbook(s) |
Textbooks: 1. Schaum's Outline of Signals and Systems, 3rd Edition (Schaum's Outlines) 2013/12/9 Hwei P Hsu about 2500 Yen 2. Schaum's Outline of Digital Signal Processing, 2nd Edition (Schaum's Outlines) 2011/9/28 Monson H. Hayes about 2500 Yen Reference books: 1. Digital Signal Processing (Int'l Ed) 2011/6/1 about 6,000 Yen, Sanjit K. Mitra (著) 2. ディジタル信号処理(第2版)、萩原将文（著)、森北出版、約2300円 3. MATLAB対応ディジタル信号処理、樋口龍雄、川又政征（著）、森北出版、約3500円 |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
1. Mid-term exam: 20% 2. Final exam: 30% 3. Exercises: 40% 4. Quiz: 10% |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
None |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
1. Lecture and Exercise http://web-int.u-aizu.ac.jp/spls/ 2. MIT OpenCourseWare https://ocw.mit.edu/resources/res-6-007-signals-and-systems-spring-2011/index.htm |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 1学期 ／First Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
4年 |
| 単位数 ／Credits |
3.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
ジュリアン ヴィジェガス |
| 担当教員名 ／Instructor |
ジュリアン ヴィジェガス, マイケル コーエン |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2017/12/15 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
The purpose of this course is two-fold: To learn some techniques used for extracting information from acoustic signals and to use acoustic signals to display information. Hearing is the second most important sensory modality and it is sometimes preferable than vision to display and acquire information. For example, a car navigation system delivers guidance using speech, or you verbally ask your mobile phone to dial some number. In this course, we briefly review the main characteristics of sound, audio, and their processing for human-computer interaction. |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
• Students who approve this course are expected to be able to extract information from acoustic signals that can be used as input for other techniques. • These students are also expected to be able to use acoustic signals to explore big data. • Given some application constraints (real-time, computing power, etc.) students at the end of the term should be able to decide which of the presented techniques is best for extracting/displaying data using acoustic signals. |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
1 Introductions 2 Physics of sound 3 Sound waves and rooms 4 Sound perception 5 Sound perception (contin- uation) 6 Basic audio processing 7 Basic audio processing (continuation) 8 Filters 9 Time-frequency process- ing 10 Advanced processing 11 Wavelet and Cepstrum 12 Speech technologies 13 Sonification 14 Concepts of intelligent and learning systems |
| 教科書 ／Textbook(s) |
• W. M. Hartmann, Signals, Sound, and Sensation. Modern acoustics and signal processing, Wood- bury, NY; USA: American Institute of Physics, 1997. • V. Pulkki and M. Karjalainen, Communication acoustics: an introduction to speech, audio and psychoacoustics. John Wiley & Sons, 2015. • T. Hermann, A. Hunt, and J. G. Neuhoff, The sonification handbook. Logos Verlag Berlin, 2011. • Various materials prepared by the instructors |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
Exercises 50% Final exam 50% |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
Course website: http://onkyo.u-aizu.ac.jp/index.php/classes/SAP/ |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 1学期 ／First Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
3年 |
| 単位数 ／Credits |
3.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
本田 親寿 |
| 担当教員名 ／Instructor |
本田 親寿, 高橋 成雄 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2017/12/18 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
計算幾何学はコンピュータサイエンスの中で重要な分野の一つである．近年，大量のデータを扱う地理情報システム（GIS）やコンピュータグラフィクス（CG），コンピュータ支援設計（CAD），パターン認識，ロボティクスの分野などでは計算幾何学的問題を高速に処理することが求められている． 本科目の前半（1-7章）では計算幾何学の基本概念を理解し，後半（8-14章）では計算幾何学を前提にした様々な情報の可視化について学ぶ． |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
計算幾何学の基本的概念を理解できるようになり，それを念頭に置いたデータの可視化について応用できるようになる． |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
1 計算幾何学入門 2 線分交差 3 凸包 4 ボロノイ図 5 ドロネー三角形分割 6 多角形の三角形分割 7 空間2分割 8 多変量データ可視化 9 ツリー可視化 10 ネットワーク可視化 11 テキスト可視化 12 地理的可視化 13 可視化における対話処理 14 可視化における知覚 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
授業で配るハンドアウト |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
演習50% 期末テスト50% |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
特になし |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
Computational Geometry: Algorithms and Applications, 3rd edition M. de Berg, others, Springer, 2008 Information Visualization: An Introduction Robert Spence Springer, 2014 コンピュータ・ジオメトリ 計算幾何学：アルゴリズムと応用 第3版 M. ドバーグ，他 浅野哲夫 訳 2010年 |
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| 開講学期 ／Semester |
2018年度／Academic Year 4学期 ／Fourth Quarter |
|---|---|
| 対象学年 ／Course for; |
3年 |
| 単位数 ／Credits |
3.0 |
| 責任者 ／Coordinator |
矢口 勇一 |
| 担当教員名 ／Instructor |
矢口 勇一, 白 寅天 |
| 推奨トラック ／Recommended track |
－ |
| 履修規程上の先修条件 ／Prerequisites |
－ |
| 更新日／Last updated on | 2018/01/15 |
|---|---|
| 授業の概要 ／Course outline |
コンピューターが自然言語を理解することは、人間と機械のコミュニケーションにとって非常に重要な技術である。また、世の中は当然のごとく自然言語で記述された文書が氾濫している状態である。このために、自然言語をコンピューターで理解し、どのように文書などの意味を抽出し、再構成するかを学ぶことは、情報工学における基礎的な技術である。 本授業は、Web上等にある自然言語で記述された文書等を、いかに理解し、意味を抽出し、再構成や検索をするかの技術を、Pythonで利用可能なNatural Language Toolkitを利用することを中心として学ぶ。また、授業中では、特に基本的な技術について、詳細まで立ち入り、他の言語でも利用可能な理解を促進させる。 |
| 授業の目的と到達目標 ／Objectives and attainment goals |
本授業では、PythonとPythonで使用可能なNatural Language Toolkitを利用して演習を行う。Pythonの文法等の解説は講義内で行うこととする。 講義では、自然言語処理の基本的な考え方、アルゴリズムを解説する。演習では、実データを利用して、自然言語のパージングや、文書のクラスタリング、意味解析等を行う。 |
| 授業スケジュール ／Class schedule |
1. Introduction to Natural Language Processing and Information Retrieval: Python Programming Text & Speech, Language, Syntax overview, Python 2.Text corpus 3.Access raw data and parsing 1 – HTML 4.Access raw data and parsing 2 – Regular Expression 5.Word clustering 6.Word information 7.Text clustering 1 – Supervised Learning 8.Text Clustering 2 – Unsupervised Learning 9.Text Information Extraction - Chunking 10.Sentence Analysis – Syntax Analysis Algorithms 11.Syntax Construction 12.Meaning – propositional logic 13.Japanese Language Processing – Separating Words and Syntax Analysis 14.Technology of document retrieval: TF-IDF, N-gram, Latent Semantic Analysis 15.Technology of web search – Page rank, HITS algorithm |
| 教科書 ／Textbook(s) |
Analyzing Text with the Natural Language Toolkit [入門 自然言語処理] Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原正人、中山敬広、水野貴明 訳 O’Reilly, オライリージャパン |
| 成績評価の方法・基準 ／Grading method/criteria |
演習は7回分、1回につき10点、合計70点分とする。 期末テストは知識を問う問題、アルゴリズムを問う問題を出し、合計30点分とする。 演習70点、期末テスト30点、計100点とする。 |
| 履修上の留意点 ／Note for course registration |
出席は点数としないが、講義を5回以上休むこと、または演習の提出が3つ以上ない場合はFとする。 |
| 参考(授業ホームページ、図書など) ／Reference (course website, literature, etc.) |
Moodle: http://hartman.u-aizu.ac.jp/ Natural Language Toolkit http://www.nltk.org/ NLTK Book http://www.nltk.org/book/ 情報検索の基礎 http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320123229 |