授業科目名				担当教員
メカトロニクス工学特別講義I				藤代　一成／服部　元信／森澤　正之
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
GTJ601	1	(未登録)	1	前期	金	III
［概要と目標］
メカトロニクス工学の関連分野において最先端で活躍している大学・民間企業および公的機関の技術者・研究者を講師に招き，最新の研究開発動向について学習する機会を設ける。本年度の概要は以下のとおりで，英語により開講する。 The main target of this course is computer visualization, which provides insights gained through visual analysis of salient structures and behaviors embedded in large and complex data. In this course, several up-to-date R&D topics are chosen to discuss the potentials of the technology, including vector and tensor field visualization, information visualization, visual analytics, XR-based visualization, computational journalism, and computation aesthetics. 本科目では，大規模で複雑なデータに潜んでいる対象の重要な構造や挙動の洞察に資する「コンピュータ可視化」技術を取り扱う．ベクトル場/テンソル場の可視化，情報可視化，視覚分析から始まり，XRベース可視化，計算報道学，計算美学等の先端的な研究開発テーマを採り上げて講究する．
[到達目標]
1. To acquire proficiency in fundamental principles and representative techniques; 2. To be able to visualize practical datasets with standard tools such as Paraview; and 3. To acquire familiarity with recent R&D topics of computer visualization. 1．可視化の基本原理と代表的技法に習熟する 2．Paraview等の標準可視化ツールを使って具体的なデータを可視化できる 3．可視化の最近の研究開発トピックについて概要を知る
［必要知識・準備］
Prerequisite includes basic knowledge about database, computer graphics, image processing, and numerical analysis. データベース，CG，画像処理，数値計算の基本を前提知識とする
［評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：期末期  50  % Level of understanding the entire content of this course (科目全体の内容の総合的理解)  2 小テスト／レポート  50  % Level of understanding the content of each class (各講義の内容把握)
［教科書］
Handouts will be distributed. (ハンドアウトを毎回配布する．)
［参考書］
NIH/NSF Visualization Research Challenge Report January 2006. NVAC: Illuminating the Path: The Research and Development Agenda for Visual Analytics, 2005. T. Munzner: Visualization Analysis and Design, AK Peters/CRC Press, 2014. M. Nakajima and I. Fujishiro (eds.): Computer Visualization (in Japanese), Kyoritsu-Syuppan, 2000.
［講義項目］
This course will be held online using Zoom live-streaming. 1: Orientation 2: Visualizing vector fields 3: Visualizing tensor fields 4: Fundamentals of information visualization 5: Introduction to visual analytics 6: XR-based visualization: Juxtaposition and multi-modality 7: Computational journalism 8: Computational aesthetics Zoomによるライブ型で実施予定 1．オリエンテーション 2．ベクトル場の可視化 3．テンソル場の可視化 4. 情報可視化の基礎 5．視覚分析論入門 6．XRベース可視化：並置化とマルチモダリティ 7．計算報道学 8．計算美学