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	渡辺　喜道／岩沼　宏治／古屋　貴彦／李　吉屹
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。プログラミングやビッグデータ処理、データマイニング、Human-in-the-Loop機械学習、人と機械の視覚、画像認識や物体識別をする仕組み、情報の表現や伝達方法、データモデルと計算方法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 コンピュータ科学の中心的課題である大規模離散データマイニングの初歩について理解し、説明できること B 2 人間と計算機の協調問題解決であるHuman-in-the-Loop機械学習の初歩について理解し、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 情報の表現や伝達、その記号化・形式化としてのデータモデルと計算方法について理解し、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1～4回については、毎回の小テストと最後のレポートにより評価する。 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 巨大データへの挑戦：天文学的数字とコンピュータ科学的数字（岩沼） 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 天文学的数と比較しながら、現代のコンピュータ理工学が取り扱う大規模離散構造の組合せ最適化問題の難しさについて解説する。 2 タイトル 巨大データへの挑戦：データマイニングの夜明けーその１（岩沼） 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 1990年代中盤に、データマイニングという技術分野を作り出した革新的テクノロジーの基礎について解説する。90年代序盤までは、巨大データの処理や推定はサンプルに基づく統計学的処理が基本であった。データマイニング技術は、サンプルではなく膨大なデータの全てを扱うことを可能にする技術である。 3 タイトル 巨大データへの挑戦：データマイニングの夜明けーその２（岩沼） 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 前回に引き続き、データマイニング分野を作り出すきっかけとなったテクノロジーについて解説する。現在では、これらの技術はショッピングWEBサイトその他で当たり前のように使用されている技術である。 4 タイトル 巨大データへの挑戦：通信と記録（岩沼） 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 動画などの高速大容量のデータの通信や記録を可能とする技術の初歩について、デジタル変調や伝送路符号化の観点から解説する。 5 タイトル Human-in-the-Loop機械学習：概要（李） 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 Human-in-the-Loop機械学習（人間参加型AI）の概要を解説する。 6 タイトル Human-in-the-Loop機械学習：アノテーション（李） 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 Human-in-the-Loop機械学習において、アノテーターとの協働、アノテーションの品質管理、高度なアノテーションとデータ拡張について解説する。 7 タイトル Human-in-the-Loop機械学習：ヒューマン－コンピュータインタラクション（李） 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 データアノテーションのためのインターフェース、Human-in-the-Loop機械学習を組み込んだアプリケーションについて解説する。 8 タイトル Human-in-the-Loop機械学習：クラウドソーシングの研究例（李） 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 人間と計算機の協調問題解決を目指すクラウドソーシングとヒューマンコンピュテーション分野の研究例を紹介する。 9 タイトル 人と機械の視覚(1): ヒトの視覚（古屋） 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 ヒトの視覚がどうやって世界を見るか、その仕組みを概説する。 10 タイトル 人と機械の視覚(2): 機械の視覚1（古屋） 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 機械の視覚がどうやって物を見るか。その仕組みを深層ニューラルネットワーク（DNN）を中心に解説する（その1）。 11 タイトル 人と機械の視覚(3): 機械の視覚2（古屋） 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 機械の視覚がどうやって物を見るか。その仕組みを深層ニューラルネットワーク（DNN）を中心に解説する（その2）。 12 タイトル 人と機械の視覚(4): 機械の視覚3（古屋） 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 機械の視覚が実社会でどのように使われているのか紹介する。また、実社会で機械の視覚を利用する際にどのような課題があるか、どうすればこれらの課題を解決できるか、を概観する。 13 タイトル 情報の表現（渡辺） 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 情報を表現することは、情報を伝えるために必要だからである。情報を表現するにあたっては、何を表現するか、なぜ表現するか，どのように表現するかという3つの側面についての薨御を必要である。このような観点から情報の表現方法について解説する。 14 タイトル 情報の伝達（渡辺） 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 表現された情報の伝達の基礎理論である情報理論の初歩を解説する。また、情報理論で定義される情報量や情報通信のモデルについて解説する。 15 タイトル データモデルとその計算の方法（渡辺） 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 伝達された情報をうまく処理するためには体系的に扱えるような表現が必要である。用途に応じてうまく処理できるようなデータモデルの初歩について解説する。また、そのデータモデルに基づき、様々な操作を行うときに必要な計算の概要と記述方法、計算手順について解説する。 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＞
実務経験に基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。 ○
＜前年度授業に対する改善要望等への対応＞
担当者変更 前年度には大きな不満はなかったので，前年度と同様に実施する．
＜備考＞
(未登録)