シラバス情報
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教員名 ： 米澤 亨
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授業科目名
電気系工学特別講義Ⅲ
(英語名)
Special Lecture III Related toElectrical Engineering
科目区分
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電気物性工学専攻／電子情報工学専攻 共通科目
対象学生
工学研究科
学年
1年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
HETMA5MCA1
単位数
2単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度前期
担当教員
米澤 亨、藤原 一雄、河田 耕三、辻 広生
所属
非常勤講師
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
目標9
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
講義終了後、教室にて
連絡先
t.yonezawa@mail.glory.co.jp
対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
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研究科DP
1◎／2◎
全学DP
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教職課程の学修目標
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講義目的・到達目標
本講義では情報セキュリティーの基盤技術である生体認証技術（バイオメトリクス）に関連する画像認識技術、データ解析および画像センシング技術の理解を通して技術開発に取り組む素地を養う。本講義の到達目標は、１）情報セキュリティー、バイオメトリック認証技術、画像認識、画像センシング技術を理解すること、２）バイオメトリック認証技術および画像認識・センシング技術に用いられている基本的なデータ解析ができるようになること、である。
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル：実践的な信号処理、画像認識・識別技術を学ぶ
キーワード：バイオメトリクス認証、深層学習、画像センシング 講義内容・授業計画
本講義では、情報セキュリティーとバイオメトリック認証の概要、および、それらに関連のある画像認識技術と画像センシング技術の基礎および応用例を説明する。
１．情報セキュリティーとバイオメトリックス [米澤 亨] ２．画像認識技術とバイオメトリック認証 [米澤 亨] ３．画像認識技術と多変量解析（１） [米澤 亨] ４．画像認識技術と多変量解析（２） [米澤 亨] ５．ディープラーニングの基礎（１） [米澤 亨] ６．ディープラーニングの基礎（２） [米澤 亨] ７．顔認証（１） [河田耕三] ８．顔認証（２） [河田耕三] ９．画質改善技術（１） [辻 広生] １０．画質改善技術（２） [辻 広生] １１．機械学習を用いた画質改善技術（１） [辻 広生] １２．機械学習を用いた画質改善技術（２） [辻 広生] １３．画像センシング技術（１） [藤原一雄] １４．画像センシング技術（２） [藤原一雄] １５．まとめ [米澤 亨] 生成系AIの利用： 生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。生成系AIによる出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。 生成系AIによる出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。 教科書
独自作成のPPT
参考文献
「バイオメトリクス教科書—原理からプログラミングまで 」 コロナ社
事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
【予習】授業に際して指示するテキスト・オンデマンド教材の部分を事前読み込み（15ｈ）
【復習】レポート作成（7回、30ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・オンデマンド教材を読み直し（15ｈ） アクティブ・ラーニングの内容
採用しない
成績評価の基準・方法
情報セキュリティーおよびバイオメトリック認証技術に必要なデータ解析技術に関する課題レポートを基準として、
受講態度（積極的な質問等）を含めて、総合的に、S（90点以上）,Ａ（80点以上）,B（70点以上）,C（60点以上） による成績評価のうえ、単位を付与する。 課題・試験結果の開示方法
レポートについて、原則、次の講義内で模範解答を提示し解説を行う。優れた内容、間違いのポイント等、講義の中で紹介する。（模範解答については、ユニバーサルパスポート内でも貼付する）
履修上の注意・履修要件
多変量解析、線形代数について復習し理解しておくことが望ましい。
実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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