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授業科目名
担当教員
マルチメディア工学
西崎 博光
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
TJM315 2 JM/ME/EE/CS 3,4 前期 II
[概要]
情報通信技術(ICT)の進化とともに,音声・テキスト(文字)・画像(映像)といった情報メディアを対象とした処理技術も急速に発展している.Web検索,音声認識などがその代表技術であると言える.近年,人工知能という言葉が広く一般に浸透しているが,人工知能の根幹をなすのが,これらマルチメディア情報を対象とした機械学習技術である.本講義では,マルチメディア情報に関する概説と音声・自然言語処理を中心としたマルチメディア情報処理の要素技術の解説を行うとともに,機械学習等を用いた要素技術の解決方法についても研究例を挙げて紹介する.
[具体的な達成目標]
1.音声・テキスト・画像データをコンピュータで処理する基本的技術を習得する.
2.(統計的)機械学習の基礎(概要)を学び,これらを用いたマルチメディア処理分野における諸問題の解決方法を習得する.
3.マルチメディア工学の応用分野を理解する.
[必要知識・準備]
情報理論,確率統計学(数学),プログラミングの基礎知識があると学びやすい.
コンピュータ理工学科開講科目「知的システムI」「知的システムII」の内容と一部重なっているが,本科目では概要説明の意味合いが強い.深く詳細を学びたければこれらの科目も履修すると良い.
[評価方法・評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1試験:期末期 40  %画像処理関連の理解度 
2試験:中間期 60  %音声・テキスト処理関連の理解度 
[教科書]
(未登録)
[参考書]
  1. 尾内理紀夫, マルチメディアコンピューティング, コロナ社, ISBN:978-4-339-02434
  2. 古井貞熙, 音声情報処理, 森北出版, ISBN:4-627-70271
  3. 中川聖一ほか, 音声言語処理と自然言語処理, コロナ社, ISBN:978-4-339-02469-2
[講義項目]
1.イントロダクション:マルチメディア工学概要と人工知能
2.自然言語処理:形態素解析
3.自然言語処理:構文・意味解析
4.自然言語処理:言語(テキスト)のモデル化
5.自然言語処理:情報検索〜単語の重み付けと検索
6.自然言語処理:まとめ・応用(機械翻訳など)
7.音声処理:概要
8.音声処理:音声波形の分析
9.音声処理:音声のモデル化
10.音声処理:時系列パターン照合
11.音声処理:音声認識
12.音声処理:まとめ・応用
13.画像処理:概要
14.画像処理:画像圧縮・認識
15.画像処理:まとめ・応用

※進捗状況や学生の理解度に合わせて内容を修正する場合もあります.
[教育方法]
基本的には座学であり,毎回,具体的な例を使って,テキスト・音声・画像データ処理に関する基本技術を解説する.
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応]
(未登録)
[その他]
(未登録)