準学士課程（本科１〜５年）学習教育目標 （２）
説明
閉じる
JABEE基準 (d-1)
説明
閉じる
JABEE基準 (d-2a)
説明
閉じる
システム創成工学教育プログラム学習・教育目標 B-2
説明
閉じる
システム創成工学教育プログラム学習・教育目標 D-1
説明
閉じる
概要:
コンピュータによる情報の取得・認識・理解のために必要となるマルチメディア情報処理の基礎について理解することを目的とする．マルチメディア情報処理の中でも音声信号処理を中心に基礎的な手法について具体例を挙げながら解説し，理解を深める．
授業の進め方・方法:
座学による講義が中心であるが，パソコンを使用した演習問題に取り組むことでマルチメディア情報処理の具体例について理解を深める．また，講義項目ごとの課題により各自の理解度を確認する．
注意点:
関連科目
情報理論，信号処理との関係が深い．
学習指針
行列，ベクトル，確率など数学の復習をしておくことが望ましい．
わからないところはそのままにせず，その都度質問をすること．パソコンを利用した演習では
実際にプログラミングを行うので，プログラミングについても復習をしておくこと。
自己学習
目標を達成するために，授業時間外でも予習復習を怠らないこと．課題は必ず解いておくこと
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
マルチメディア情報処理とは？(概論) |
ルチメディア情報処理とは何かを説明することができる．
|
| 2週 |
特徴抽出 |
特徴抽出とその方法について説明することができる．
|
| 3週 |
ディジタル信号 |
アナログ信号のディジタル化の方法について説明することができる．
|
| 4週 |
音声信号処理 |
実際の音声データやその扱い方法を理解し，C言語あるいはJava言語を用いて実装することができる．
|
| 5週 |
音声信号処理 |
周波数分析やフィルタ処理などの信号処理方法を理解し，C言語あるいはJava言語を用いて実装することができる．
|
| 6週 |
識別関数 |
識別関数について説明することができる．
|
| 7週 |
Widrow-Hoffの学習規則 |
Widrow-Hoffの学習規則について理解し，説明することができる．
|
| 8週 |
中間試験 |
授業の内容を理解し，試験問題に正しく回答することができる．
|
| 2ndQ |
| 9週 |
試験返却・解答 |
試験問題を見直し，理解が不十分なところを見直す．
|
| 10週 |
パーセプトロン |
パーセプトロンについて理解し，説明することができる．
|
| 11週 |
ニューラルネットワーク |
ニューラルネットワークとその学習アルゴリズムである誤差逆伝搬法について理解し，説明することができる．
|
| 12週 |
ニューラルネットワーク |
C言語あるいはJava言語を用いて誤差逆伝搬法を実装することができる．
|
| 13週 |
KL変換 |
KL変換について理解し，説明することができる．
|
| 14週 |
HMM |
HMM法について理解し，説明することができる．
|
| 15週 |
HMM |
HMM法について理解し，説明することができる．
|
| 16週 |
前期末試験 |
授業の内容を理解し，試験問題に正しく回答することができる．
|
| 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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系 | プログラミング | 変数とデータ型の概念を説明できる。 | 2 | |
| 代入や演算子の概念を理解し、式を記述できる。 | 2 | |
| 制御構造の概念を理解し、条件分岐や反復処理を記述できる。 | 2 | |
| プロシージャ（または、関数、サブルーチンなど）の概念を理解し、これらを含むプログラムを記述できる。 | 2 | |
| 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 | 3 | |
| ソフトウェア生成に必要なツールを使い、ソースプログラムをロードモジュールに変換して実行できる。 | 3 | |
| 主要な言語処理プロセッサの種類と特徴を説明できる。 | 2 | |
| ソフトウェア開発に利用する標準的なツールの種類と機能を説明できる。 | 2 | |
| ソフトウェア | アルゴリズムの概念を説明できる。 | 2 | |
| 与えられたアルゴリズムが問題を解決していく過程を説明できる。 | 2 | |
| 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを理解している。 | 1 | |
| 時間計算量や領域計算量などによってアルゴリズムを比較・評価できることを理解している。 | 2 | |
| 整列、探索など、基本的なアルゴリズムについて説明できる。 | 2 | |
| コンピュータ内部でデータを表現する方法（データ構造）にはバリエーションがあることを理解している。 | 2 | |
| 同一の問題に対し、選択したデータ構造によってアルゴリズムが変化しうることを理解している。 | 3 | |
| リスト構造、スタック、キューなどの基本的なデータ構造の概念と操作を説明できる。 | 3 | |
| ソースプログラムを解析することにより、計算量等のさまざまな観点から評価できる。 | 1 | |
| 同じ問題を解決する複数のプログラムを計算量等の観点から比較できる。 | 1 | |
| その他の学習内容 | データモデル、データベース設計法に関する基本的な概念を理解している。 | 3 | |
| データベース言語を用いて基本的なデータ問合わせを記述できる。 | 3 | |
| メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できる。 | 5 | |