＜概要/Course Content Summary＞
機械学習に基づくマルチメディア認識，データベース，連想と推論，ディジタル通信システム等に関する基礎的な事項について，計算機を使う実験を通して理解する。企業内研究所での勤務経験を有する教員が，当該研究所で習得した技術を基礎とした実験を行っている。
・第1回 オンライン説明会。実験全体についての実施説明と，各テーマの概要説明を行う。そのときに各学生のテーマの希望を調査する。
・第2回～ 各実験テーマごとに各班に分かれて実験を実施。 実験実施の時間枠は，3～5講時×12週である。
・テーマは４個，各受講者はその中から２テーマを選択し，１テーマについて６週で完了するようにする。従って，実際に出席する実験は合計12週である。
・テーマの割合は希望調査にもとづいて行うが，希望通りのテーマを完全に割当てられる保証はない。
・各テーマの題目：
1. 機械学習に基づくマルチメディア認識
2. データベース
3. 連想と推論
4. ディジタル通信
＜到達目標/Goals,Aims＞
（知識）機械学習に基づくマルチメディア認識，データベース，連想と推論，デジタル通信システム等それぞれの研究に特化した基礎技術を実験を通してが理解できるようになる。
（態度）実験を通して，情報システムの基礎知識を探求できるようになる。
（技能）実験を通して，情報システムを設計・開発するために必要な知識・技術を身に付けるようになる。
＜授業計画/Schedule＞
（実施回/
Week）
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（内容/
Contents）
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（授業時間外の学習/
Assignments）
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（実施回/ Week）
1
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（内容/ Contents）
オンライン説明会
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（授業時間外の学習/ Assignments）
予習
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（実施回/ Week）
2
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
予習
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（実施回/ Week）
3
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
予習
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（実施回/ Week）
4
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
データの整理
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（実施回/ Week）
5
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
データの整理
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（実施回/ Week）
6
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
レポートの作成
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（実施回/ Week）
7
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
復習
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（実施回/ Week）
8
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
予習
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（実施回/ Week）
9
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
予習
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（実施回/ Week）
10
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
データの整理
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（実施回/ Week）
11
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
データの整理
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（実施回/ Week）
12
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
レポートの作成
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（実施回/ Week）
13
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（内容/ Contents）
実験
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（授業時間外の学習/ Assignments）
復習
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（実施回/ Week）
14
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（内容/ Contents）
レポートの添削
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（授業時間外の学習/ Assignments）
復習
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（実施回/ Week）
15
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（内容/ Contents）
まとめ
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（授業時間外の学習/ Assignments）
復習
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＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞
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平常点
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20%
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出席，クラス参加，発表，グループ作業の成果等
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各テーマ毎に提出するレポートで評価する
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80%
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提出レポートについて，文章や図解などを用いた適切な説明がレポートの各項目に応じて正しく記述されていることが必須である.
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＜成績評価結果/Results of assessment＞
成績評価の見方について/Notes for assessment
| 登録者数 |
成績評価（%) |
評点
平均値 |
備考
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| A |
B |
C |
D |
F |
他 |
| 90 |
34.4 |
43.3 |
16.7 |
4.4 |
1.1 |
0.0 |
3.1 |
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＜テキスト/Textbook＞
（担当者が準備し，電子版としてe-classの教材一覧に公開する。）
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