| 授業科目名 | 感性情報処理実習 |
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| 履修期 秋 1単位 履修基準年度 3年 | |
| 担当者 | 長田 典子（NAGATA NORIKO） |
| 授業目的 / Course Purpose |
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| 「感性情報処理」で学んだ手法を用いて，実際の課題について演習する． |
| 到達目標 / Learning Goals |
| 課題の理解，実験計画，実験実施，データ処理，データ解析，考察（結果の解釈と評価）を一通り体験することにより，手法の理解を深めるとともに，問題解決能力を磨く．Pythonプログラミングも利用する．また実験レポートの書き方やプレゼンテーション方法についても習得する． |
| 授業方法 / Course Format |
| ・PC上のソフトウェアを利用した実習を行う．課題は映像・音響メディアの視認性・質感評価，および実際の企業における研究テーマ，さらに受講者提案による実験テーマを取り上げる． ・授業は 3-way のハイフレックス (hybrid-flexible) 方式で行う．すなわち，対面で授業を行うとともに，そのZoomによる同時双方向配信と，授業動画のオンデマンド配信を行う．ただし，7回以上は対面出席すること． |
| 検索キーワード / Keywords |
| 感性情報/メディア/映像/音楽/音響/多変量解析/機械学習 |
| 授業計画 / Topic |
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第1回 統計解析（1）一対比較法 第2回 統計解析（2）分散分析 第3回 統計解析（3）検定 第4回 機械学習（1）質感特徴量の抽出（Neural Style Transfer） 第5回 機械学習（2）Lasso回帰 第6回 機械学習（3）感性的質感推定 第7回 実験計画 第8回 実験実施（1） 第9回 実験実施（2） 第10回 実験データ解析 第11回 プレゼンテーション準備 第12回 プレゼンテーション（1） 第13回 プレゼンテーション（2） 第14回 考察とレポート作成，まとめ 【授業外学修】同時に開講される「感性情報処理」を併せて履修する必要がある． 課題を出したときは次回授業時までに提出すること． |
| 参考書 / Reference books |
| 小塩真司 『SPSSとAmosによる心理・調査データ解析：因子分析・共分散構造分析まで』（東京図書，2011年） |
| 学生による授業評価の方法 / Course Evaluation by Students |
| ネット利用(その他) |
| 成績評価 / Grading |
| プレゼンテーション・発表 40% 実技，実験 60%（毎回の演習課題 60%，プレゼン 40%） 備考：正当な理由なく欠席した場合は1回に付き5点減点する．遅刻した場合は1回につき1～2点減点する．4回以上欠席すると不合格とする． |