Kawabata's Lecture Summary

担当科目リスト：

「コンピュータ演習Ａ」

担当者：

教授　川端豪 (クラス11), 他

ねらい：

人間システム工学科あるいは情報科学科において必要となる基礎的なスキルと学習態度を学ぶ。

参考書：

関西学院大学キャリアセンター『K.G.STAGE』

連絡事項：

初回の授業の前に、関学 教育・研究システムのID (教研ID) を確認せよ。

資料：

2021年度春学期は、対面・遠隔ハイブリッド形式で授業を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。
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「プログラミング実習 III 」

担当者：

教授　川端豪, 他

ねらい：

「プログラミング実習 I 」で習得した基本的なC言語プログラミング技法を基 に、応用力を身につけることを目的とする。情報科学における重要な手法 などを課題として与えることで、諸分野の基礎知識をプログラミングを通 して習得する。

進め方：

簡単な説明の後、提示された課題演習を行い、結果をまとめたレポートを 提出する。

教科書：

内田智史監修『C言語によるプログラミング [応用編 第２版]』（オーム社） (ISBN4-274-06487-5)。

詳細：

(シラバ ス)

資料：

演習用資料(受講者のみアクセス可)


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「情報科学のための確率・統計」

担当者：

教授　川端豪

ねらい：

標本と母集団の概念からスタートし、母集団分布のパラメータ推定問題を 通して、確率、確率分布、期待値などの基本概念、および平均、分散、相 関係数などの統計的計算手法を習得する。さらに情報科学に欠かせない仮 説検定の手法や、継続的な標本観測に基づく漸近的なパラメータ推定手法 について講義する。

進め方：

確率・統計の広範な領域のうち、特に情報科学の学習および研究に必要な 領域を選択的にクローズアップして講義する。ベイズ統計学がベース。
　
この科目の履修には 「演習ノート(B5またはA4)」 及び 「講義ノート(下記の資料欄参照)」 が必要になる。各自、用意すること。

参考書：

工学系数学教材研究会編『確率統計』（森北出版） (ISBN978-4-627-05751-7) 。

和田、御園生他 『統計学大要』 （養賢堂） (ISBN4-8425-0181-2) 。

資料：

2021年度春学期は、対面・遠隔ハイブリッド形式で授業を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。

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「音声情報処理」

担当者：

教授　川端豪

ねらい：

メディア情報処理の重要な要素である音声認識・合成・対話技術に焦点を あて、その基礎となる音声情報処理技術を習得する。フーリエ変換の応用 としてのケプストラム分析、それに基づく音程（ピッチ）分析、スペクト ル概形分析、また音声特有のスペクトル分析である線形予測分析法を習得 する。さらに各論として、隠れマルコフモデルに基づく音声認識、波形編 集による音声合成、状態遷移モデルによる音声対話の制御技術について講 義する。

進め方：

この科目の履修には 「演習ノート(B5またはA4)」 及び 「講義ノート(下記の資料欄参照)」 が必要になる。各自、用意すること。

資料：

2021年度春学期は、対面・遠隔ハイブリッド形式で授業を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。


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「音声情報処理実習」

担当者：

教授　川端豪

ねらい：

コンピュータ上で自ら音声情報処理のプログラムを作成し、音声認識・合 成・対話の諸概念を体感することによって、メディア科学に対する理解を 深め、また自主的に思考する力を身につける。この演習では、音声入出力・ ＦＦＴ・グラフィクスのプログラムなどは基本部品として与え、それらを うまく組み合わせていろいろな課題を解くことで、柔軟な問題解決力を養 う。興味に応じて、音声認識・合成・対話のどの領域を中心におくか選択 できるようにする。

資料：

2021年度春学期は、対面・遠隔ハイブリッド形式で授業を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。
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「音声認識特論」

担当者：

教授　川端豪

ねらい：

人間とコンピュータの音声によるインタラクションシステムの中核技術である 音声認識技術を習得する。音声区間の決定。音声特徴の抽出。隠れマルコフモデルに よる音素のモデル化。言語モデル。対話モデルなどの基礎概念を講義及び演習によっ て学ぶ。

資料：

2021年度は不開講。
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Last update: Mar. 10, 2021 by T. Kawabata