Research Seminar II ｜ Syllabus data

Course Title

Research Seminar II

Course Title in English

Research Seminar II

Course Type

Major Courses

−

Eligible Students

School of Social Information Science

Target Grade

3Year

Course Numbering Code

KCJBS3MCA3

Credits

2.00Credits

The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.

Type of Class

演習 (Seminar)

Eligible Year/Semester

Fall semester 2026

(Fall semester)

Instructor

川嶋宏彰

Affiliation

社会情報科学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

4／9

Office Hours and Location

講義後に教室、もしくは時間を予約して教員室にて

Contact

kawashima@gsis.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

2◎／1〇／3〇

Corresponding Graduate School DP

ー

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

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。

Subtitle and Keywords of the Class

Course Overview and Schedule

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

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

Uses of Generative AI

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用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。生成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。また、生成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ならない。

Textbook

適宜指示する。

References

演習の時間に紹介する。

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

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

Contents of Active Learning

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。

Grading Criteria and Methods

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％

How to Disclose Assignments and Exam Results

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。

Precautions and Requirements for Course Registration

・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。

Practical Education

該当しない。

Remarks

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.