研究演習Ⅱ （社会情報・専門科目）

Research Seminar II （社会情報・専門科目）

専門教育科目

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社会情報科学部

3年

KCJBS3MCA3

2単位

演習 (Seminar)

2024年度後期

(Fall semester)

川嶋 宏彰

社会情報科学部

日本語

目標4／目標9

講義後に教室、もしくは時間を予約して教員室にて

kawashima@gsis.u-hyogo.ac.jp

2◎／1〇／3〇

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4-1◎／4-2〇

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講義目的
1.    研究演習Ｉに引き続き，卒業研究に向けて，専門的知識の理解を深め，学問の方法論を身につける。
2.    文献の収集方法や研究の進め方の確認
3.    カメラ（画像／映像）・センサデータの機械学習やパターン認識の基礎を身につけるとともに、それを応用した手法やヒューマンインタラクション等に関する具体的アプリケーションの作成方法を学ぶ。

到達目標
1.    専門文献を読んで様々な手法を理解し、自分自身が利用する状況をイメージできる。
2.    卒業研究に必要となる基礎力を身につける。
3.    カメラ・センサデータ分析の基礎（手法やAPIの利用）を理解し、データ分析や認識結果を、情報提示・可視化や対話生成等のインタラクションに応用するためのプロトタイプを設計できる。

講義内容
カメラ（画像／映像）やセンサ（視線計測等）のデータ分析と機械学習（パターン認識）の基礎を学ぶとともに、その応用手法や、分析・認識結果をヒューマンインタラクション等につなげる具体的アプリケーションについて、各人またはグループでテーマを設定するとともに、テーマに関する専門文献の講読を行う。さらに、講読によって得た知識も活用しながら、各人またはグループで、手法やアプリケーションの実装に取り組んで発表・討論を行う。卒業研究も見据えてテーマを提示し、学生が研究テーマのイメージをつかめるように指導する。

授業計画
（以下は進行の目安であり多少の前後や内容の追加・変更がある。）
1.    ガイダンス（テーマ例の紹介など）
2.    開発環境の解説（クラウド仮想マシン、GPUなど）、文献の読み方、発表のまとめ方
3.    輪講①
4.    輪講②
5.    輪講③
6.    サーバーやソフトウェアの使用方法解説
7.    計画発表とディスカッション
8.    実装①
9.    実装②
10.    実装③
11.    中間発表とディスカッション
12.    実装④、研究レポートのまとめ方
13.    実装⑤
14.    実装⑥
15.    最終発表とディスカッション

※ 生成系AI の利用については教員の指示に従うこと。課題レポートの作成や事前・事後学習に当たり、事例検索、翻訳等に補助的に生成系AI を使用しても良い。しかし、生成系AI の出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。

適宜指示する。

演習の時間に紹介する。

輪講のテキスト読み込み、テーマに沿った実装、プレゼンテーション準備を合計60h程度

各自のテーマに従って発表を複数回行うとともに、他の発表された内容に対してもコメントや講評を行う。

成績評価の基準
卒業研究を行うための基本的な知識と技能を身につけ、主体的な探究を行うことができる者に単位を授与し、講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまで成績を与える。

成績評価の方法
発表30％、討論30％、レポート40％

発表とディスカッションの回において、それぞれの発表にコメントや講評を行う。

・社会情報科学部の必修科目である。
・毎回ノートPCを持ち込むこと。

該当しない。