ソフトウェアエ学特論

科目基礎情報

学校 釧路工業高等専門学校 開講年度 平成31年度 (2019年度)
授業科目 ソフトウェアエ学特論
科目番号 0014 科目区分 専門 / 選択
授業形態 講義 単位の種別と単位数 学修単位: 2
開設学科 電子情報システム工学専攻 対象学年 専2
開設期 前期 週時間数 2
教科書/教材 教科書:荒木雅弘「音声認識システム」森北出版参考書:鹿野他「音声認識システム」オーム社参考書:リチャード ストールマン「GDBデッバギング入門」教科書については操作例や問題が豊富に記載されているので自学自習に役立てること。
担当教員 大貫 和永

到達目標

OSSをソースから利用できる状態にするまでの方法を説明できる。
gdbを利用して動的にプログラムの不具合箇所を特定できる。
OSSのソースからツールを使ってドキュメントを抽出できる。

ルーブリック

理想的な到達レベルの目安(優)標準的な到達レベルの目安(良)未到達レベルの目安(不可)
評価項目1OSSをソースから利用できる状態にするまでの方法を説明できる。OSSをソースから利用できる状態にするまでの方法を質問に答える形で説明できる。OSSをソースから利用できる状態にするまでの方法を説明できない。
評価項目1gdbを利用して動的にプログラムの不具合箇所を特定し、不具合の修正もできる。gdbを利用して動的にプログラムの不具合箇所を特定できる。gdbを利用して動的にプログラムの不具合箇所を特定できない。
評価項目1OSSのソースからツールを使ってドキュメントを抽出でき、さらにソフトウェアメンテナンスの容易なプログラム作成について説明できる。OSSのソースからツールを使ってドキュメントを抽出できる。OSSのソースからツールを使ってドキュメントを抽出できない。

学科の到達目標項目との関係

学習・教育到達度目標 D  説明 閉じる
JABEE d-1 説明 閉じる

教育方法等

概要:
UNIXプログラミング開発環境で提供されているツールを活用して,より良いプログラム
開発の基礎を身につける.複雑で大規模なソフトウェアの例としてオープンソース
で開発が進められている音声認識エンジンであるjuliusの、ソースに触れてオープン
ソースソフトウェアを解析する手段について体験を通して学ぶ。音声認識のアルゴリ
ズムについても理解を目指す.
授業の進め方・方法:
C言語のプログラミングとUNIXのコマンドには詳しい知識が要求される。またエディタ
としてはemacsを使うので、emacsの利用については前もってEMACS TUTORIAL等を
使って学習しておくこと。
講義に加えて適宜実習を行う。
2回の定期試験の平均点で6割,適宜提出を求められる課題の評定4割で成績をつける.
合否判定:上記点数が60点以上であること
最終評価:合否判定点±その他の評価点(10点以内)
合格点に満たない場合は再試を行う。再試受験に当たっては教員の指示に従うこと。

講義の中で、実際にコンピュータの操作が必要になります。
専攻科は少人数授業が特徴です。居眠り等行儀の悪い参加者が
いると目立ちます。指導に従わない場合は、欠席になります。
自分の研究に役立てるためにも手を動かして習熟してください。
注意点:

授業計画

授業内容 週ごとの到達目標
前期
1stQ
1週 1.ガイダンス(1回) 1.ガイダンス(プログラミング基礎力判定課題を実施)
2週 2.小さなOSSであるonekoのインストール(1回) 2.OSSをコンパイルするconfigure,make等のツールを使える.
3週 3.GDB+emacs環境でのonekoソース解析・演習(2回) 3.デバッガを利用し不具合箇所を判別をできる
4週 4.Juliusのインストールと動作の概要(1回) 4.大規模OSSのインストールと利用ができる。
5週 5.GDBを利用したJuliusのソース解析1(2回) 5.大規模プログラムでGDBを活用してソースコード解析できる.
6週
7週
8週 前期中間試験:実施する
2ndQ
9週 6.特徴抽出(1回) 6.音声の特徴について物理的に説明できる。
10週 7.パターン認識システムの概要(1回) 7.音声認識とパターン認識の関連を説明できる。
11週 8.音声認識に必要な統計の知識(1回) 8.ベイズ判定法について説明できる。
12週 9.音響モデル(1回) 9.音響モデルとして利用されるHMMについて説明できる。
13週 10.doxygenによるドキュメント抽出(1回) 10.ドキュメント生成ツールの概念を知り使えるようになる。
14週 11.Juliusのソースファイル解析2(2回) 11.動的・静的な方法を併用してソース解析をできる.
15週
16週 前期期末試験:実施する

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標

分類分野学習内容学習内容の到達目標到達レベル授業週

評価割合

試験発表相互評価態度ポートフォリオその他合計
総合評価割合10000000100
基礎的能力10000000100