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| 平成28年度以前入学者 | 情報科学講究2 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 科目名 平成27年度以前入学者  | 
                情報科学講究2 | ||||
| 教員名 | 宮田 章裕 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 | 
| 学期 | 後期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業テーマ | インタラクション・ヒューマンインタフェースの応用知識の学修 | 
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | 卒業研究に向けて、インタラクション・ヒューマンインタフェースの応用知識を学修する。また、システム開発を行い、成果をプレゼンテーションする。 | 
| 授業の方法 | 文献輪講(兼プレゼンテーション演習)では、指定文献または自身で探した文献を事前に読み、内容を要約して発表する。プログラミング演習では、IoTデバイスを用いたインタラクティブシステムを開発する。数名のグループを組んで授業を進めるが、全員に発表・演習を行うことが求められる。 | 
| 履修条件 | 学科内規による。 | 
| 事前学修・事後学修,授業計画コメント | 輪講の準備、プログラム等の作成 | 
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 | インタラクション応用(1):人にやさしいシステムの基礎研究 | 
| 2 | インタラクション応用(2):人にやさしいシステムの応用研究 | 
| 3 | インタラクション応用(3):人にやさしいシステムのサービス事例 | 
| 4 | IoT応用(1):インタラクティブな光出力 | 
| 5 | IoT応用(2):インタラクティブな音出力 | 
| 6 | IoT応用(3):照度センサの高度な利用 | 
| 7 | IoT応用(4):加速度センサの高度な利用 | 
| 8 | IoT応用(5):距離センサの高度な利用 | 
| 9 | IoT応用(6):UDPによるセンサネットワーク | 
| 10 | IoT応用(7):WebSocketによるセンサネットワーク | 
| 11 | Deep Learning応用(1):Denoising Autoencoderの基礎 | 
| 12 | Deep Learning応用(2):Denoising Autoencoderの利用 | 
| 13 | Deep Learning応用(3):Denoising Autoencoderを用いた簡易モデルの構築 | 
| 14 | Deep Learning応用(4):Denoising Autoencoderを用いた複雑モデルの構築 | 
| 15 | Deep Learning応用(5):Denoising Autoencoderを用いた推定実験 | 
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 授業内で指示する。 | 
| 成績評価の方法及び基準 | 平常点(100%) | 
              
| オフィスアワー | 研究室在室時はいつでも対応可能(在室予定曜日・時限は研究室前に掲示) |