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マルチメディア情報処理

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令和２年度以降入学者 マルチメディア情報処理
教員名 北原鉄朗・藤堂英樹
単位数    2 学年 3･4 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科
学期 前期 履修区分 選択必修
授業形態 対面授業（一部遠隔授業）
授業の形態 対面授業（ただし、1回はオンデマンドの予定。ゲストトークについてはゲスト講師の都合によっては同時双方向性オンライン授業になる可能性がある。）
Canvas LMSコースID・コース名称 Q063241734　2024マルチメディア情報処理（北原鉄朗・前・火3）
授業概要 今日のコンピューティングにおいて、音や画像などのいわゆるマルチメディアコンテンツは不可欠である。「マルチメディア表現」で学んだ音や画像のデジタル表現に関する知識を前提に、音や画像（CG）の情報処理技術を学ぶ。
授業のねらい・到達目標 (1) 音や画像（CGを含む）をコンピュータ上で処理（分析、生成、加工など）する方法を理解し、説明することができる。
(2) 音や画像（CGを含む）をコンピュータ上で処理（分析、生成、加工など）する基本的なプログラムを理解し、自ら書くことができる。
(3) 音や画像（CGを含む）をコンピュータ上で処理（分析、生成、加工など）する方法に関する計算機実験を行い、結果をレポートとしてまとめることができる。

この科目は文理学部（学士(理学)）のディプロマポリシー DP3-5及びカリキュラムポリシー CP3-5に対応している。

・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察できる。(A-3-3)
・問題を分析し，複数の解決策を提示した上で，問題を解決することができる。(A-4-3)
・責任と役割を担い，新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる。(A-5-3)
授業の形式 講義、演習、オムニバス
授業の方法 ・2名の教員によるオムニバス形式の授業である。
・教員からの説明だけでなく、授業内で適宜コンピュータ実習や小テストなどを行う。
・単にマルチメディア技術を理解し、プログラムが書けるだけでなく、論理的文章表現力を身につけてもらうために、2回ほどレポート課題を課す。
・レポート課題については採点結果の個別フィードバックと講評の全体フィードバック、ミニ課題や小テストは授業内での解説をもってフィードバックとする（点数の個別フィードバックは行わない）。
履修条件 2年次科目「マルチメディア表現」の内容を十分に理解していること（YouTubeに授業動画があるので、未履修者は授業開始までに必ず視聴し、内容を自ら理解しておくこと）
授業計画
1 ガイダンス（授業の到達目標および実施方法の確認）、フーリエ変換の復習
【事前学習】YouTubeに公開した「マルチメディア表現」の動画教材を復習しておくこと （1時間）
【事後学習】「マルチメディア表現」の復習に関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】北原鉄朗
【授業形態】対面授業
2 畳み込み、フィルタ
【事前学習】畳み込み、フィルタのサンプルプログラムを実行できるようにしておくこと （1時間）
【事後学習】畳み込み、フィルタに関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】北原鉄朗
【授業形態】対面授業
3 スペクトログラムの生成・加工
【事前学習】スペクトログラムの生成・加工のサンプルプログラムを実行できるようにしておくこと （1時間）
【事後学習】スペクトログラムの生成・加工に関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】北原鉄朗
【授業形態】対面授業
4 音情報処理に関する総合演習
【事前学習】第1回～第3回の内容に関するレポート課題を出すので、復習しておくこと （1時間）
【事後学習】課された課題に取り組み、レポートを提出すること （6時間）
【担当教員】北原鉄朗
【授業形態】対面授業
5 音学シンポジウムの聴講報告
【事前学習】6月14～15日に行われる予定の「音学シンポジウム2024」に参加し、ポスター発表などを指示に従って聴講し、その内容を報告する準備を行うこと。 （4時間）
【事後学習】「音学シンポジウム2024」の参加報告書を作成して提出すること。 （1時間）
【担当教員】北原鉄朗
【授業形態】オンデマンド型授業
6 画像処理の基礎
【事前学習】画像処理の基礎について、参考書などであらかじめ自分なりに調べておくこと。また、指定されたプログラミング環境をインストールしておくこと （1時間）
【事後学習】画像処理に関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】藤堂英樹
【授業形態】対面授業
7 畳み込みとフィルタ
【事前学習】第6回の内容を復習しておくこと。また、画像の畳み込みのサンプルプログラムを確認・実行できるようにしておくこと （1時間）
【事後学習】画像の畳み込みに関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】藤堂英樹
【授業形態】対面授業
8 動画像処理入門
【事前学習】第6回～第7回の内容を復習しておくこと。また、動画入出力のサンプルプログラムを確認・実行できるようにしておくこと （1時間）
【事後学習】動画像処理に関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】藤堂英樹
【授業形態】対面授業
9 3DCGの基礎
【事前学習】指定されたプログラミング環境とソフトウェアをインストールしておくこと （1時間）
【事後学習】基礎的な3DCG処理に関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】藤堂英樹
【授業形態】対面授業
10 3DCGのライティング・マテリアル
【事前学習】第9回の内容を復習しておくこと。また、ライティングに関するサンプルプログラムを確認・実行できるようにしておくこと （1時間）
【事後学習】ライティング・マテリアルに関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】藤堂英樹
【授業形態】対面授業
11 テクスチャマッピングによるスタイル表現
【事前学習】第9回、第10回の内容を復習しておくこと。また、テクスチャマッピングに関するサンプルプログラムを確認・実行できるようにしておくこと （1時間）
【事後学習】テクスチャマッピング、スタイル表現に関するミニ課題に取り組むこと （2時間）
【担当教員】藤堂英樹
【授業形態】同時双方向型授業
12 ゲストトーク(1) 画像・CG寄りの研究者を招いて研究動向を講演していただく
※対面かオンラインかはゲスト講師の都合により決定する
【事前学習】講演者のことをWebなどで調べておくこと （1時間）
【事後学習】講演内容について詳しく調べ、リアクションペーパーとして提出すること （1時間）
【担当教員】藤堂英樹
【授業形態】対面授業
13 画像・CGの課題研究
【事前学習】第6回～第11回で学んだ内容について、あらかじめ復習しておくこと。また、課題研究用に用意されたサンプルプログラムを確認・実行できるようにしておくこと （1時間）
【事後学習】課された課題に取り組み、レポートを提出すること （6時間）
【担当教員】藤堂英樹
【授業形態】オンデマンド型授業
14 ゲストトーク(2) 音寄りの研究者を招いて研究動向を講演していただく
※対面かオンラインかはゲスト講師の都合により決定する
【事前学習】講演者のことをWebなどで調べておくこと （1時間）
【事後学習】講演内容について詳しく調べ、リアクションペーパーとして提出すること （1時間）
【担当教員】北原鉄朗
【授業形態】対面授業
15 授業内試験とその解説
【事前学習】第1回～第12回の内容を十分に復習すること （9時間）
【事後学習】試験にて出題された内容を復習すること （1時間）
【担当教員】北原鉄朗
【授業形態】対面授業
その他
教科書 使用しない
参考書 使用しない
成績評価の方法及び基準 試験(50%)、レポート(30%)、授業参画度(20%)
・レポート課題は2回課す予定である。
・授業参画度は、授業内のコンピュータ実習や毎回の事前学習・事後学習の提出状況から評価する。
オフィスアワー Slackで随時質問を受け付ける。個人的な内容を含まない質問は、授業ごとに用意されたチャンネルに投稿することを原則とする。

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