シラバス情報
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教員名 ： 日浦 慎作
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授業科目名
知能情報講究Ⅲ
(英語名)
Advanced Study on ArtificialIntelligence andInformatics Ⅲ
科目区分
ー
知能情報分野科目
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
HETDA7MCA1
単位数
2.00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
2026年度前期
(Spring semester)
担当教員
日浦 慎作、森本 雅和、山添 大丈
所属
工学研究科
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
各教員に事前連絡・調整すること
連絡先
日浦 hiura@eng.u-hyogo.ac.jp
森本(雅) morimoto@eng.u-hyogo.ac.jp 山添 yamazoe@eng.u-hyogo.ac.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
ー
研究科DP
1◎／2◎／3〇
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
講義目的
人間の五感にまつわる信号処理・メディア処理とその基盤技術について講義を行う。 到達目標 画像センサ・光学系、信号処理理論に基づく音声・画像処理、人の感覚特性等の基礎について理解し、コンピュテーショナルフォトグラフィ・ニューラルネットワークによるパターン認識・人の計測と人への情報提示などのヒューマンインタフェースに関する代表的技術について説明できる。 授業のサブタイトル・キーワード
コンピュテーショナルフォトグラフィ、信号処理、ニューラルネットワーク、パターン認識、ヒューマンインタフェース
講義内容・授業計画
（日浦慎作）
特殊な光学系と、それにより得た画像に対する復号処理の組み合わせにより、撮影後のピント合わせ直しなど既存のカメラにない機能・特性をもつ画像獲得手法であるコンピュテーショナル・イメージング技術について講義する。 1. ライトフィールドの獲得によるリフォーカシング技術 2. 符号化撮像・積分の不変量化によるぶれ・ぼけの除去 3. 特殊な光学系と深層学習技術の融合 4. 光飛行時間計測・イベントカメラ等の特殊センサの利用 5. 近年の研究動向と将来展望 （森本雅和） カメラ等で撮影された画像から特定の物体を抽出し認識するための、画像信号処理技術と機械学習について論じ、画像からの物体検出手法、特徴量抽出手法、機械学習による画像認識手法などについて講義する。 6. 画像からの物体領域抽出と特徴量抽出 7. 機械学習による画像認識 8. 深層学習による画像認識 9. 良品画像学習による異常検知 10. 近年の研究動向と将来展望 （山添大丈） カメラやセンサなどを用いて人の行動を計測し、感情・注意などの内部状態を推定する人物行動解析技術と、推定された内部状態に基づき人に適切に働きかけるインタラクション技術について講義する。 11. 顔・視線などの人の行動推定と感情・注意などの内部状態推定 12. 人の知覚・感性の計測・評価 13. 人とコンピュータ・ロボットのインタラクション 14. インタラクション設計と行動変容 15. 近年の研究動向と将来展望 対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
生成ＡＩの利用
利用する場面を限定し許可
生成ＡＩ注意点
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。
この授業においては、 授業中に明示する範囲において、 生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。 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。 教科書
各担当教員より適宜指示する
参考文献
各担当教員より適宜指示する
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教材の部分を事前読み込み（20ｈ），プレゼンテーションの準備(3回、15h)
【復習】レポート作成（5回、15ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト教材を読み直し（10ｈ） 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
レポート(30%)、プレゼンテーション(70%)を課す。100点満点で採点し、60点以上を合格とする。
課題・試験結果の開示方法
レポートは、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って講評を返す。
プレゼンテーションは、プレゼンテーション内容について議論をする。 履修上の注意・履修要件
オムニバス形式なので、担当教員が変わることに注意すること。出席、受講態度も採点時に参考とするので、積極的に講義に参加するとともに、予習・復習を怠らないことを望む。
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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