授業の概要・目的 |
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今日、分野を問わず最先端の研究を進めていくには、大規模データの分析・管理技術が不可欠となっている。本講義では、有用な情報の検索・抽出、それらの管理、分析結果の可視化など、多くの分野で利用されている技術の基本的な考え方とその仕組みについて講述する。各研究分野での利用方法についても紹介し、各自の将来の研究を進める上でこれらの技術を役立てることが可能になることを目指している。 |
授業計画と内容 |
本講義では、コンピュータや特定のプログラミング言語またはソフトウェアの使い方ではなく、各分野の研究に必要と考えられる情報分析・管理技術の仕組みや基本的な考え方について学ぶ。 具体的な構成の予定は、以下の通りである。 (1) 情報科学基礎(講義のガイダンス含む) 2回 (2) 情報分析(情報検索、データマイニング、統計・推定を用いた情報分析手法、機械学習、集合知分析) 5回 (3) 情報管理(データベース、データモデル、情報の収集、情報の可視化) 4回 (4) マルチメディア分析(テキスト・画像・音声・映像分析) 4回 |
履修要件 |
高等学校 情報Aまたは情報Bまたは情報Cの履修に相当する学力を有していること。 |
予備知識 |
成績評価の方法・基準 |
講義で扱った情報分析・管理技術の仕組みや基本的な考え方の理解が達成目標である。 毎週のレポートによってこの目標に到達しているかどうかを検証し、出席状況・受講態度を考慮して成績を算出する。 |
教科書 |
講義プリントを配布。 教科書は特に定めない。 |
参考書等 |
URL |
その他(授業外学習の指示・オフィスアワー等) |
授業外学習として毎週のレポートを原則とする。 オフィスアワーは火曜5限とするが、基本的にはメールのやり取りで随時行う。 浅野泰仁: asano[at]i.kyoto-u.ac.jp 中村聡史: nakamura[at]dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 山肩洋子:yamakata[at]media.kyoto-u.ac.jp |