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最終更新日:2024年4月22日

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情報システム学輪講VI

視覚メディア輪講
人間の視覚情報処理や計算機による画像・形状処理に関する英文の教科書ないし参考書を輪読する.
MIMA Search
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
31D282-0340A
GAS-SS6B14S1
情報システム学輪講VI
山口 泰
A1 A2
集中
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講義使用言語
日本語
単位
1
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
総合文化研究科
授業計画
1. ガイダンス(書籍,開講時限の決定) 2. 実施計画(担当者,スケジュールの決定) 3. 基礎知識(背景知識や輪講の準備について) 4〜 担当者ごとに輪講 最終回 総評(全体のまとめ)
授業の方法
授業参加者から担当者を決めて教科書ないし参考書を輪読する.
成績評価方法
平常点(発表と議論への参加)によって評価する.
教科書
講読対象の文献については,初回に参加者の意見を聞きながら決定する. たとえば,以下の書籍などを考えている. Daniel Malacara: Color Vision and Colorimetry - Theory and Applications, 2nd ed., SPIE Press, 2011 (ISBN 9780819483973) Arthur Shapiro, Dejan Todorovic eds.: The Oxford Compendium of Visual Illusions, Oxford University Press, 2017 (ISBN 9780199794607) Paul Rosin, John Collomosse, eds.: Image and Video-Based Artistic Stylisation, Springer, 2012 (ISBN 9781447145189) Hany Farid: Photo Forensics, MIT Press, 2016 (ISBN 978-0262035347) Marco Bertamini: Programming Visual Illusion for Everyone, Springer, 2017 (ISBN 9783319640662) Francois Chollet: Deep Learning with Python, Manning, 2018 (ISBN 9781617294433) Jeremy Howard, Sylvain Gugger: Deep Learning for Coders with Fastai and Pytorch : AI Applications without a PhD, Oreilly & Associates Inc 2020 (ISBN 9781492045526) Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann: Deep Learning with PyTorch: Build, Train, and Tune Neural Networks Using Python Tools, Manning, 2020 (ISBN 9781617295263)
参考書
初回以降に紹介する.
履修上の注意
曜限の欄は「集中/Int」となっているが,実際には毎週実施する.ただし,初回に参加者の希望や都合に合わせて,講読対象の文献と授業実施の曜日・時限を決定する.履修希望者は,10月10日までに学生証番号・氏名・所属・学年・連絡先メールアドレスをメールにて連絡すること.なお履修を希望しない(取りやめる)場合には,UTAS上の仮登録をなるべく早く削除してほしい.