• 受験生の方へ
  • 在学生の方へ
  • 卒業生の方へ
  • 企業・教育関係の方へ
  • 地域の方へ
  • 教育学部
  • 外国語学部
  • 経済情報学部
  • 看護学部
  • 大学院
  • 短期大学部
  • 大学概要
  • 学生生活
  • 就職資格
  • 図書館・研究機関

社会情報

講義内容の概要

内田幸夫(教授)
授業科目 応用情報システム論
単位数 4
講義内容 官庁のWebページで公開されている経済データなどを入手し、プログラムやエディタを使用して編集 ・加工し、グラフ描画、統計処理、確率計算、シミュレーションを行う技術を習得する。2つのOS(Windows,Linux )で学習する。さらに、IPA(情報処理推進機構)の2004年度「学校教育現場におけるオープンソースソフトウェア活用に向けての実証実験」で採択された「CD起動のLinux(KNOPPIX)によるIT教育システムの大規模実証実験 」を参考にして、学校教育現場でのKNOPPIX-Linux等の利用法を検討する。
内田幸夫(教授)
授業科目 応用情報システム論演習 I
単位数 4
講義内容 [テーマ]
Linux環境を構築してWebアプリケーションの開発を行う。
[講義内容]
第 1部 Linux
第1章 システムのインストール
第2章 基本的操作
第3章 シス テムの設定とカスタマイズ
第4章 インターネット接続
第5章 アプリケーションソフトのイン ストール
第6章 各種アプリケーション
第2部 Webアプリケーションの基礎
第1章 デ ータベースの基礎知識
第2章 SQLite
第3章 Perl+CGI
第4章 Perl+CGI+ SQLite
内田幸夫(教授)
授業科目 応用情報システム論演習 II
単位数 4
講義内容 自分にあった経済と情報の分野での演習題目を選定して、調査と報告を行いながら作業の完成を進めていく。演習題目としては、例えば、以下の分野のものを想定している。
(1) Webアプリケーションシステムの作成
(2) 経済のマルチエージェントシミュレーション分析
齊藤善弘(教授)
授業科目 数値計算論
単位数 4
講義内容 社会現象および自然現象に現れる数理モデルを考察する場合、何らかの数値的手法を使用して定量的に求めることが多々ある。講義では、種々の問題に対する基礎的な数値計算アルゴリズムから並列計算を含む大規模数値計算アルゴリズムの実装技法まで解説する。
齊藤善弘(教授)
授業科目 数値計算論演習 I
単位数 4
講義内容 数値計算に関する文献を講読し、数値計算アルゴリズムに関する基礎概念を理解させるとともに 、種々の数理モデルに対するアプリケーションを例示することにより、実践的な技能を修得させる。
齊藤善弘(教授)
授業科目 数値計算論演習 II
単位数 4
講義内容 演習Iで学んだ内容を基礎とし、論文等を講読しながら、コンピュータへの実装技法やプログラミングに関する応用演習を行う。また、交通流シミュレーションや金融数理モデルなど、具体的な問題をテーマに演習を進める。
伊藤敏(教授)
授業科目 メディア情報処理論
単位数 4
講義内容 マルチメディア活用の実態とその情報処理の方法を理解し、マルチメディア情報処理の技法と効用を習得することを狙いとする。人間と情報システムが相互にかかわりあう場面で有用な役割を果たすマルチメディア情報処理の機能とその有用性の理解を深める。
マルチメディアとは、文字、数値、音声、画像、映像などのすべての情報を0と1を組み合わせたディジタルデータで表現し、コンピュータで記録し処理する情報技術である・それゆえに、処理・通信・保存がもとの情報の形成に依存せずディジタル情報処理技術で扱える。
これにより従来では出来なかった高度な情報の取り扱いが可能になる。この授業の目的は、そうしたマルチメディア情報処理の有用性と活用方法を理解することにある。
伊藤敏(教授)
授業科目 メディア情報処理論演習 I
単位数 4
講義内容 実社会におけるマルチメディア活用の実態とその情報処理の方法を理解し、マルチメディア情報処理の技法と効用を講義と実習を通じて習得することを狙いとする。それらをとおして人間と情報システムが相互にかかわりあう場面で有用な役割を果たすマルチメディア情報処理の機能と、さらにデータをネットワークを介して送受信することで、その有用性の理解を深める。
複数のメディアである文字、数値、音声、画像、映像な どのすべての情報を0と1で組み合わせたディジタルデータで表現し、コンピュータで記録し処理する情報技術のこ とをマルチメディアと称する・すべて同じプラットホームで処理が可能になるため、処理・通信・保存がもとの情報 の形成に依存せずディジタル情報処理技術で扱える。これにより従来では出来なかった高度な情報の取り扱いが可能になる。この授業の目的は、そうしたマルチメディア情報処理の有用性をネットワークでのデータ送受信も含めた形で理解することにある。
伊藤敏(教授)
授業科目 メディア情報処理論演習 II
単位数 4
講義内容 実社会におけるマルチメディア活用の実態とその情報処理の方法を理解し、マルチメディア情報処理の技法と効用を講義と実習を通じて習得することを狙いとする。それらをとおして人間と情報システムが相互にかかわりあう場面で有用な役割を果たすマルチメディア情報処理の機能と、さらにデータをネットワークを介して送受信することで、その有用性の理解を深める。
メディア情報処理演習II では、メディア情報処理演習Iでの実施内容に基づいて、実際にプログラムを作成しながら、システム構築を通じ内容を深める。
授業科目 高性能コンピューティング論
単位数 4
講義内容 本講義では、ハイパフォーマンス(高性能)コンピューティングと呼ばれる分野の中から、線形計算の先進的な数値解法とその並列化手法について解説する。とくに、線形方程式の求解、行列の固有値計算のための数値解法、およびこれらの解法に対するMPI(message passinginterface)を用いた並列化について講義する。あわせて、偏微分方程式の離散化について述べる。時間が許せば、実際にスーパーコンピュータやPCクラスタを利用してプログラミングを行う。
阿部邦美(教授)
授業科目 高性能コンピューティング論演習 I
単位数 4
講義内容 本演習では、ハイパフォーマンス(高性能)コンピューティングと呼ばれる分野からテーマを選び、その数学的基礎理論、および計算アルゴリズム(並列化を含む)のプログラミング方法の習得を目標とする。学習する内容の割り合いは数学5割、プログラミング5割である。線形代数、微分積分、Javaなどのプログラミング言語の基礎知識を前提とする。
阿部邦美(教授)
授業科目 高性能コンピューティング論演習 II
単位数 4
講義内容 演習Iに引き続き、ハイパフォーマンス(高性能)コンピューティングの分野からテーマを選び、その数 学的基礎理論、および計算アルゴリズム(並列化を含む)のプログラミング方法を学習する。さらに、ここ5年以内に開発された超先進的、かつ世界的にホットな話題について学習する。線形代数、微分積分、プログラミング言語のほかに、英語の基礎知識を前提とする。
高橋友和(准教授)
授業科目 ビジュアルコンピューティング論
単位数 4
講義内容 人間が外界の情報を得る際、その8割を視覚(ビジュアル)から得ると言われている。ビジュアルコン ピューティングとは、人間の視覚情報に関する様々な処理をコンピュータによって統合的に扱うための枠組みである。視覚情報処理は以下の3つの処理に大別される。
1)画像処理:視覚情報の加工に関するもので、 例としては低解像度な画像から高解像度な画像を作る超解像技術が挙げられる。
2)コンピュータビジョン :視覚情報の解析に関するもので、例としては近年のデジタルカメラに搭載されている顔検出技術が挙げられる 。
3)コンピュータグラフィクス:視覚情報の生成に関するもので、例としてはゲームや映画で使用されているリアルな3次元CG技術が挙げられる。本講義では、このうち特に1)画像処理、2)コンピュータビジョンに関する基礎技術を学ぶとともに、国際学会で発表される最新の技術動向を調査する。
高橋友和(准教授)
授業科目 ビジュアルコンピューティング論演習 I
単位数 4
講義内容 C/C++言語を用いて画像処理の様々なアルゴリズムをプログラムとして実装し、結果を解析することによってアルゴリズムの理解を深める。演習では、基礎的な処理として、画像の2値化、ラベリング、モルフォルジ演算、線形フィルタ、非線形フィルタ、画像補間、アフィン変換、射影変換などを、より応用に近いものとして、 背景差分処理や超解像処理などを扱う。また、画像処理ライブラリの一例として、MIST(http://mist.murase.m.is.nagoya-u.ac.jp/)をとりあげ、ライブラリの使用方法と必要性を学ぶ。
高橋友和(准教授)
授業科目 ビジュアルコンピューティング論演習 II
単位数 4
講義内容 コンピュータビジョンの中で、特に画像中の物体の検出、追跡、認識に焦点を当て、C/C++言語に よるプログラミング演習を通じて、様々なアルゴリズムの理解を深める。物体検出ではアクティブ探索法と呼ばれる色ヒストグラム特徴を用いた高速な物体検出手法をとりあげる。物体追跡では確率的サンプリング法の1つであるパーティクルフィルタを用いた高速でロバストな物体追跡手法をとりあげる。物体認識では事例ベースの学習・認識手法の代表的なものとして部分空間法をとりあげる。また、コンピュータビジョンライブラリとして有名な OpenCV(http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/)についても解説する。
山本英子(准教授)
授業科目 言語情報コンピューティング論
単位数 4
講義内容 一つの日本語文を英語に翻訳する過程を題材にして、自然言語処理の具体的な内容を概観する。私たちが日常使っている日本語のように自然発生的に産まれた言語を自然言語とよぶ。この自然言語の情報をコンピュータで処理することを自然言語処理という。本講義では、自然言語処理の予備知識について学ぶ。
山本英子(准教授)
授業科目 言語情報コンピューティング論演習 I
単位数 4
講義内容 小さなPythonプログラムを用いて、テキスト内から興味のある部分を探す方法を示す、言語処理についての実践的な導入から始め、構造化プログラミングまでを講義と演習を通して学ぶ。 簡単なプログラムを用いて、どのように言語情報を操作および解析することができるか、そしてそのようなコードをどう書くのかを学び、習得する。
山本英子(准教授)
授業科目 言語情報コンピューティング論演習 II
単位数 4
講義内容 演習Ⅰの内容を踏まえ、言語処理の基本的なトピックと、文を解析、その統語構造を認識、意味の表現を構成する方法、言語学データの効率的な管理について、講義と演習を通して学ぶ。自然言語処理と言語学の重要な概念がどのように言語の記述と解析に用いられるのか、どのようなデータ構造とアルゴリズムが用いられるのか、言語データをどのように管理するのかを学び、習得する。

「大学院」関連情報


資料請求