情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences
OTR100KA-CS-191（その他 / Others 100）プロジェクト（春）Project
高村 誠之Seishi TAKAMURA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | J0617 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 金3/Fri.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 / Koganei |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 2～3 |
| 単位数Credit(s) | 1 |
| 備考（履修条件等）Notes | 初回授業後の投票・抽選により、受講者が決定（※詳細は履修ガイドと初回授業参照） |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 選択・必修Optional/Compulsory | |
| カテゴリー（2022年度以降入学者）Category (2022~) |
専門教育科目 専門科目 学科専門科目 |
| カテゴリー（2021年度以前入学者）Category (~2021) |
専門教育科目 専門科目 学科専門科目 |
| カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
Through implementation and simulation, students will learn how to compress various media data, such as texts, audio and images, with higher efficiency by devising compression algorithms based on the understanding of signal characteristics of the data and information theoretical knowledge.
Before each class meeting, students will be expected to have understood the bases of the target technique or read relevant articles. Your required study time is at least two hours for each class meeting.
Grading will be decided based on reports (50%), and the quality of the presentation and participation in duscussion at the class meeting (50%).
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
テキスト・音声・画像などの様々なディジタルメディアデータの圧縮について、データの信号的特性の把握や情報理論的知見と創意工夫に基づいたより高効率な圧縮アルゴリズムを、実装とシミュレーションを通して開発する。
到達目標Goal
データ圧縮にまつわる様々な情報技術、すなわち情報理論基礎、符号理論、信号処理基礎、ディジタルメディア技術を理解し、またそれら技術の実装を体験し、深く身につける。
また、自らの工夫をこらしたアルゴリズムを実装し、実験結果をまとめ客観的に評価し、さらにアルゴリズムを改良していくことで、研究におけるトライアル＆エラーの楽しさを体験する。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
情報科学部ディプロマポリシーのうち「DP3-1」と「DP4-3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
サンプルコードを配布し、これを理解・改造・実行し、データ収集し評価を行う。
授業時間内に、理論や技術の基礎から応用を解説する。またプロジェクト進捗状況を随時発表する。
授業時間外には、授業で述べた事柄を念頭におき、自ら技術調査しプログラミング・シミュレーションを行い、データをまとめ、発表できる形に残す。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：ガイダンス
プロジェクトの進め方の説明
2[対面/face to face]：基本技術の理解(1)
データ圧縮に関する基本技術の修得
3[対面/face to face]：基本技術の理解(2)
データ圧縮に関する基本技術の修得
4[対面/face to face]：基本技術の理解(3)、実施計画の策定
データ圧縮に関する基本技術の修得、実施計画の策定、各自の研究テーマでの基礎となる技術を調査・報告
5[対面/face to face]：基礎技術の修得(1)
各自の研究テーマでの基礎となる技術を調査・報告
6[対面/face to face]：基礎技術の修得(2)
各自の研究テーマの基礎となる技術に関して実例を使い修得
7[対面/face to face]：基礎技術の修得(3)
各自の研究テーマの基礎となる技術に関して実例を使い修得
8[対面/face to face]：中間報告会
中間報告および各テーマについて議論
9[対面/face to face]：進捗状況の報告と議論(1)
各自の研究の進捗報告。議論から改善のヒントを得る
10[対面/face to face]：進捗状況の報告と議論(2)
各自の研究の進捗報告。議論から改善のヒントを得る
11[対面/face to face]：進捗状況の報告と議論(3)
各自の研究の進捗報告。議論から改善のヒントを得る
12[対面/face to face]：進捗状況の報告と議論(4)
各自の研究の進捗報告。議論から改善のヒントを得る
13[対面/face to face]：進捗状況の報告と議論および発表準備
各自の研究の成果について、報告会および最終報告作成のための準備
14[対面/face to face]：まとめ
各自の成果の最終報告会と最終レポートの提出
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき1時間を標準とする。テーマについて調査し、実験、データ収集、文献調査、資料作成を行う。
テキスト（教科書）Textbooks
担当教員が作成したスライドやコードを授業にて配布
参考書References
論文やWebで公開されている教材等
成績評価の方法と基準Grading criteria
複数のレポート(50%)と各回での報告や発表、議論への参加などの課題への寄与(50%)により評価
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
ベースとなる圧縮プログラムが改造しやすくなるよう工夫すること
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
貸与PC
その他の重要事項Others
本講義は担当教員の企業での画像処理応用や画像符号化技術に関する研究開発の知見を元に実務に必要な信号処理に関する講義を行う。
質問をしたりされたり、実際に手を動かしてみることで、より理解が深まることが期待できる。他者の発表をよく聞くことで自分の発表の良い点・悪い点にも気付き、よりよい発表へつなげられるようになる。