授業科目名	人間とコンピュータ
分類・系統
時間割番号	CAN009
担当教員名	服部　元信／木下　雄一朗／大渕　竜太郎／小澤　賢司
開講学期・曜日・時限	後期・水・II	単位数	2
＜対象学生＞
(未登録)
＜授業の目的＞
人間とコンピュータに関する技術的な話題を多角的に取り上げる。コンピュータネットワークやプログラミング，コンピュータグラフィックス，ユーザインタフェース，画像音声処理，自然言語処理や機械学習，人工知能，データマイニング，人間の記憶や感性の処理，人工知能等に関する授業を通して、コンピュータと人間の知的活動や社会的活動との関係を理解する。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
全学共通教育科目向け 記号 コンピテンシー（能力・資質） 説明   A 共通 教養 多様な知識の獲得 単位を取得した教養教育科目の概要と、重要な基礎的事項を説明できる。 ○ B 様々な学問分野の考え方 当該科目の学問分野(人文･社会･自然･健康科学等)の考え方を説明できる。 ◎
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO 説明 コンピテンシーとの対応 共通 1 人間の視聴覚を含む感性を理解し，コンピュータによる代行／補助の可能性と限界を説明できること B 2 ユーザインタフェースを設計する際に必要な考え方、ユーザの特性、実現手法について理解し、説明できること。 A 3 コンピュータが画像認識や物体識別をする仕組みについて理解し，説明できること． B 4 人間の脳における情報処理とそのモデル化について説明できること B
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 25% 第1～3回については，小テストにより授業の理解度を問う（15%）。第4回については，レポートにより受講生の考察の深さを評価する（10%）。 2 25% 第5～7回については、小テストにより評価する（15%）。第8回については、レポートにより評価する（10%）。 3 25% 第9~12回については毎回の小テストとレポート（簡単な実習を含む）で評価する． 4 25% 第13～15回については，レポートにより自らの言葉で具体的に説明できたか否かを評価する． 合計 100%
＜授業の方法＞
遠隔授業教室にて本学の学生に対しては面接授業を行い，県立大の学生に対してはライブ配信を行う． この授業は4部で構成される。なお，担当者の予定（学務や学会出張その他）により，講義の順番は入れ替わることがあるので，注意して頂きたい．
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
講義をよく聴くことが重要である。必ず出席しレポート課題にしっかりと取り組むこと。講義資料は原則として CNS や Moodle コースにアップロード・掲示する。テキストは指定しないが、各自関心のあるテーマについて関連図書を読むことをすすめる。
＜テキスト＞
(未登録)
＜参考書＞
(未登録)
＜授業計画の概要＞
1 タイトル 感性とメディア（小澤） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料を読んでおく。 事後学習：講義を振り返り，発展的な質問・意見をレポートとしてまとめる。 授業内容 今日のメディアはコンピュータに他ならないこと，そしてコンピュータで人間の感性情報を扱うことの重要性について解説する。一例として，臨場感の評価をコンピュータで行うことの可能性について講師の研究プロジェクトを紹介する。 2 タイトル 音質評価を巡って（小澤） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料を読んでおく。 事後学習：講義を振り返り，発展的な質問・意見をレポートとしてまとめる。 授業内容 人間の聴覚機序や音のフーリエ級数展開（スペクトル）について解説し，人間が行う音質評価をコンピュータに代行させることの可能性と限界を解説する。 3 タイトル 音声の認識と合成（小澤） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料を読んでおく。 事後学習：講義を振り返り，発展的な質問・意見をレポートとしてまとめる。 授業内容 まず音声の多言語翻訳に関する最新情報を紹介し，その背景にある音声の認識・合成技術を解説する。 4 タイトル ブレインコンピュータインタフェース (BCI)（小澤） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料を読んでおく。 事後学習：第1～4回を通じての考察として，「人間とコンピュータ」に関して，その望ましい関係／あるべき姿／自分で実現したいことを論述するレポートを作成する。 授業内容 人間の視覚機序を概説したうえで視覚の感覚書込み型BCI（人工視覚）について解説する。また，運動読出し型BCI・情動読み出し型BCIについて最新情報を紹介する。そして，聴覚の感覚書込み型BCI（人工聴覚）に関する講師の研究プロジェクトを解説する。 5 タイトル ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（木下） 事前学習 事後学習 ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、ユーザ中心設計、アフォーダンス、メンタルモデル、シグニファイアについて解説する。 授業内容 事前学習：講義資料を読んでおく。 事後学習：次回の小テストに備え、講義内容をまとめ復習する。 6 タイトル ビジュアル・インタフェース（木下） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料を読んでおく。 事後学習：次回の小テストに備え、講義内容をまとめ復習する。 授業内容 GUIの特徴、情報の視覚化についてについて解説する。 7 タイトル 高齢者・障がい者のためのインタフェース（木下） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料を読んでおく。 事後学習：次回の小テストに備え、講義内容をまとめ復習する。 授業内容 高齢者の知覚特性、高齢者のためのインタフェース、身体障がい者の特性、高齢者のための支援技術、色覚バリアフリーについて解説する。 8 タイトル インタラクションの新たなパラダイム（木下） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料を読んでおく。 事後学習：講義内容をまとめ復習する。また、講義内容の実社会への応用について考察を行い、レポートとしてまとめる。 授業内容 VR・AR・MR技術を活用したインタラクション手法、タンジブルユーザインタフェースや形状変化インタフェースを活用したインタラクション手法について解説する。 9 タイトル コンピュータの視覚とヒトの視覚（大渕） 事前学習 事後学習 事前: 講義資料に目を通しておくこと． 事後: 次回のクイズに備えて講義内容を復習しておくこと 授業内容 コンピュータで人の視覚の機能を得ようとする「コンピュータビジョン」について，コンピュータ，ヒト，双方の立場から概観する． 10 タイトル コンピュータビジョン技術（大渕） 事前学習 事後学習 事前: 講義資料に目を通しておくこと． 事後: 次回のクイズに備えて講義内容を復習しておくこと． 授業内容 2次元の画像をもとにしたコンピュータビジョンについて，その技術の歴史を振り返り，画像認識，物体認識，物体識別，など各種の処理とその使い道について解説する．動画サイトやスマートフォンアプリ，更には自動運転車などで使われるコンピュータビジョン技術についてその種類や使い道を説明できることを目指す． 11 タイトル 深層ニューラルネットワークによる画像処理（大渕） 事前学習 事後学習 事前: 講義資料に目を通しておくこと． 事後: 次回のクイズに備えて講義内容を復習しておくこと．簡単なDNNの実習を含む課題を行い，レポートを書く． 授業内容 現在のコンピュータビジョンで主流となる深層ニューラルネットワーク（DNN）の仕組みとその学習方法について解説する．2次元画像を識別するニューラルネットワークの構造の概要，学習方法，および利用方法について説明できることを目指す． 12 タイトル コンピュータビジョンシステムの実利用のために（大渕） 事前学習 事後学習 事前: 講義資料に目を通しておくこと． 事後: 次回のクイズに備えて講義内容を復習しておくこと．簡単なDNNの実習を含む課題を行い，レポートを書く． 授業内容 コンピュータビジョンを含む機械学習システムを実社会で利用する際に何が課題となるか，どうすれば課題を解決できるか，を概観する．例えば，画像から心理状態を予測するための学習データに偏りや欠損が含まれると，就職採用結果や犯罪捜査に偏りや誤りが生まれるかもしれない．また，判断を誤らせるよう仕組まれた意図的な攻撃により自動運転車が事故を起こす可能性もある．コンピュータビジョンを含む機械学習システムを利用する場合，あるいは開発にかかわる場合，何に気を付けどのような選択をすべきかを考えるきっかけになることを目指す． 13 タイトル 脳とコンピュータ(服部） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料に目を通しておくこと．事後学習：講義を振り返り，理解したこと，理解できなかったこと，興味を持ったことを簡潔にまとめること． 授業内容 人工知能の歴史を振り返るとともに，脳の神経回路網を模倣することで人工知能の実現を目指すアプローチについて紹介する．なぜそのようなアプローチが有望と考えられているのか，また，脳における情報処理の仕組みとそのモデルについて理解し，説明できるようになることが目標である． 14 タイトル 人間の記憶(服部） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料に目を通しておくこと．事後学習：講義を振り返り，理解したこと，理解できなかったこと，興味を持ったことを簡潔にまとめること． 授業内容 人間の記憶についてその特性を簡単な実験や実演を通して紹介する．人間の記憶特徴について理解し，説明できるようになることが目標である． 15 タイトル 記憶の計算モデル(服部） 事前学習 事後学習 事前学習：講義資料に目を通しておくこと．事後学習：講義を振り返り，理解したこと，理解できなかったこと，興味を持ったことを簡潔にまとめること． 授業内容 人間の記憶形成の機序について神経心理学的な知見を紹介するとともに，その工学的なモデルについて解説する．記憶形成の機序とそのモデル化に際しての課題について理解し，説明できるようになることが目標である． 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜実務経験のある教員による授業科目の概要＞
実務経験にもとづいてプログラムのテスト方法、事例を概説する．
＜JABEEプログラムの学習・教育目標との対応＞
《土木環境工学科》 (A) 技術者の責務の自覚 　様々な知識を修得し、技術が社会や自然に及ぼす影響や効果、および技術者の社会に対する責任を理解して、これを説明することができる。 ○
＜備考＞
(未登録)