2024年度 学院等開講科目 工学院 情報通信系 情報通信コース
先端通信システム特論
- 開講元
- 情報通信コース
- 担当教員
- 山田 功 / 佐藤 敦 / 穴井 宏和 / 石山 塁 / 青木 啓史 / 辻川 剛範 / 戸泉 貴裕 / 梅松 旭美 / 宮本 貴也 / 浅井 達哉 / 河東 孝 / 山田 広明 / 木村 圭児 / 小林 健一
- 授業形態
- 講義 (対面型)
- メディア利用科目
- -
- 曜日・時限
(講義室) - 火7-8 (S2-201(S224)) / 金7-8 (S2-201(S224))
- クラス
- -
- 科目コード
- ICT.C412
- 単位数
- 200
- 開講時期
- 2024年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 2025年3月14日
- 使用言語
- 日本語
シラバス
授業の目的（ねらい）、概要
現代の情報通信技術は急速に進化するデータサイエンス・AI技術と一体となって発展している．本講義では情報通信産業の第一線で活躍している研究開発技術者を講師陣に迎え，これらの融合領域における最新の研究開発の現状と課題を概説していただく．
到達目標
1) 情報通信産業で現在研究されている最新技術や今後の動向が分かるようになる。
2) 音響処理、画像処理、画像認識の概要と基本原理を理解すると共に社会の中でどのように応用されているのかを理解する。
3) 人工知能・機械学習・データサイエンスの概要と基本原理を理解すると共に、どのような形で社会や暮らしを変革しつつあるのかを理解する。
キーワード
パターン認識，符号化， 映像情報圧縮，MPEG，音響処理，ディープラーニング、内面理解、物体指紋、顔認識、人物認識、
人工知能、機械学習、データマイニング、発見科学、シミュレーション、最適化
学生が身につける力
- 専門力
- 教養力
- コミュニケーション力
- 展開力 (探究力又は設定力)
- 展開力 (実践力又は解決力)
授業の進め方
前半は, NEC中央研究所の講師陣が担当し，後半は富士通研究所の講師陣が担当する。それぞれ専門とするテーマをオムニバス形式で講義する。スクリーン照射された講義資料を使って講義を進めるが、質疑は講義中に何時でも受け付け，質疑応答を通して正しい理解に導く。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 画像認識概論 (佐藤 敦) | パターン認識技術の概要とその応用を理解する |
| 第2回 | 人物認識に向けた映像処理技術とその応用 (宮本貴也) | ストレス、感情などの人の内面状態を推定する技術の基礎を学び、その応用事例、最新動向を理解する。 |
| 第3回 | 個々のモノを認証する物体指紋認証技術とその応用 (石山塁) | セキュリティや製造、流通、使用に至るあらゆる場面で必要となる、個々のモノの識別や認証を行う技術と、その応用事例、最新動向を理解する。 |
| 第4回 | ディープラーニングとその応用(戸泉貴裕) | ディープラーニングの基礎を学び、その応用事例を理解する顔認識を中心とした映像に基づく人物認識技術を学び，その課題と応用事例を理解する． |
| 第5回 | 人の内面状態推定技術とその応用(梅松旭美) | 顔認識を中心とした映像に基づく人物認識技術を学び，その課題と応用事例を理解する． |
| 第6回 | 音響信号処理技術(辻川剛範) | Audio端末、音声通話端末における音響的課題とそれを解決する音響信号処理技術を理解する |
| 第7回 | 映像圧縮符号化技術 (青木啓史) | 国際標準MPEGの技術を中心に、映像情報圧縮の基本原理を理解する． |
| 第8回 | 人工知能概観 (穴井宏和) | 人工知能とは何か、その歴史と世の中の最新動向を学び、人工知能の社会における価値を応用事例を通して理解する。 |
| 第9回 | データマイニング・発見科学概論 (浅井達哉) | データマイニングの考え方とアルゴリズムについて学習し、その応用・最新動向について理解する。 |
| 第10回 | 機械学習概論 (河東孝) | 機械学習の考え方と深層学習を中心にアルゴリズムを学び、その応用・最新動向について理解する。 |
| 第11回 | 自然言語処理概論 (小林健一) | 自然言語処理の基本と応用・最新動向について理解する。 |
| 第12回 | シミュレーション AI 概論 (山田広明) | シミュレーション AIとは何かを学び、その基本的な考え方と応用例を理解する |
| 第13回 | 数理最適化概論 1 (木村圭児) | 数理最適化とは何か理解し、その役割と価値を理解する |
| 第14回 | 数理最適化概論 2 (木村圭児) | 最適化問題の種類とアルゴリズムの考え方を学び、数理最適化の最新動向を概観する |
準備学修(事前学修・復習)等についての指示
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
指定しない
参考書、講義資料等
毎回講義資料を提供する。
成績評価の方法及び基準
講義終了後、課題を出し、提出されたレポート内容により、学習目標の到達度を評価する。
関連する科目
- ICT.C205 ： 通信理論（情報通信）
- ZUS.M303 ： ディジタル通信
- ICT.S403 ： 多次元情報処理
- ICT.S206 ： 信号とシステム解析
- ICT.S414 ： 信号処理特論 （情報通信）
- ICT.C201 ： 情報通信概論
- ICT.A402 ： 情報通信工学統合論I
- ICT.H318 ： 人工知能基礎（情報通信）
- ICT.S311 ： 機械学習（情報通信）
- ICT.S302 ： 関数解析と逆問題
履修の条件・注意事項
特になし
連絡先 (メール、電話番号) ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。
isao[at]ict.e.titech.ac.jp
オフィスアワー
事前にメールでアポイントメントが確保されている場合に限り，講義終了後に時間を確保する