授業の概要／Course description
科目基礎情報／Course information
開講元学部／Faculty
開講元学科／Department
登録コード／Registration
Code
期間／Period
学期／Semester
曜限／Period
教室／Classroom

理工学部／FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
情報理工学科／DEPARTMENT OF INFORMATION AND COMMUNICATION SCIENCES
SIC62700
2023年度／Academic Year

春学期／SPRING

春学期／SPRING
火／Tue 5
火5 :2-508／2-508

科目名／Course title

メディア情報論／MEDIA & INFORMATION

授業形態／Course Type

講義 ／Lecture

科目ナンバリング／Course
Numbering
レベル／Level
教員表示名
主担当教員名／Instructor
単位数／Credits
更新日／Date of renewal

INF321-78j00
300
矢入・他
矢入 郁子／YAIRI IKUKO
22023/02/28

講義概要情報／Course description
授業実施方法／Class format

対面授業＋オンライン授業（オンデマンド授業、同時双方向型授業（Zoomなど））／Alternating face-to-face & A/Synchronous (online) classes
この講義は「対面授業+moodleを使ったオンデマンド授業」で実施されます．対面時もオンデマンド時もmoodleを活用して授業はイン

授業実施方法に係る追加情報

タラクティブに行われます．moodleには各回ごとに講義スライドと関連資料，課題が提示されます．moodleに用意されたQ&Aコーナ／Additional information

ーに「講義時間中に投稿された質問」には，教員たちがリアルタイムで対応して返信し，参加者全員で共有します．

concerning the class format

受講に関する細かい情報(zoomのアクセス方法含む)は全てmoodleに掲載されます．
moodleの登録情報はloyolaで通知されます．
情報学
マイクロソフトキーワード／Keywords

機械学習
AI
BoT
画像認識
自然言語処理科目サブタイトル／Subtitle of this course
アクティブ・ラーニングの実施／Active Learning

日本マイクロソフト連携講座（講師：千葉慎二/鈴木敦史）
あり／Yes＊自分で所有する，もしくはソフトウェアをインストールする権限を有するWindows PCを用意できることが受講の必須条件です．
（Macでの受講は不可能ではありませんが環境構築はサポート対象外となりますのでご注意ください．）＊マイクロソフトから無償提供される開発環境のインストール等が授業外で自力でできるレベルの事前スキルも受講の必須条件です．
日本マイクロソフトから千葉慎二先生と鈴木敦史先生を講師としてお迎えし，本学教員の矢入の３人で講義します．受講者はPCを持ち込み，開発環境を自力で構築し，AIとIoTを使ったプロジェクト開発を通してネットワークとソフトウェアを融合した新しいメディアの最先端の知識と技術について学びます．この講義は、moodleを使用してインタラクティブに行われます．
日本マイクロソフトから提供される予定の教育コンテンツは以下の３つです．

授業の概要／Course description

1. 「Cognitive : 画像、音声、言語の認識」
Microsoft Cognitive Services, Azure Machine Learning
2. 「AI : 自然言語処理とBoTサービス作成」
Azure AI
3. 「User Experience : ユーザーインターフェースの設計」
参加者はグループワークを通じて、これらの教育コンテンツを学び、作品を完成させます.
この講義は，情報理工学科のカリキュラムポリシー４，「社会に存在する情報をコンテンツとして生成・活用・蓄積・流通させることに関連する諸技術を体系的に理解するため、工学的基礎的科目から社会学的視点も取り入れた応用科目を通じて、最先端情報技術の利活用と創出を担う人材育成に必要な能力を修得させる。」に該当します．

ディプロマ・ポリシー（DP）と DP4の関連（対応するポリシーは、科目開講元のポリシーである。借入
れ科目の場合は、カリキュラムマ
ップを参照のこと）／Correspondence to
Diploma Policy of theoffering Faculty andDepartment (Students who
belong to other faculties

and departments, check
Curriculum Map of yourfaculty and department)
この講義はAIとIoTを使ったプロジェクト開発を通してネットワークとソフトウェアを融合した新しいメディアの最先端の知識と技術を習得することを目標としています．
この講義は情報理工学科のディプロマポリシー4に掲げる「IoT，人工知能，データベース，ソフトウェア工学等の情報の生成・活用・到達目標（授業の目標）

蓄積・流通に関わる基礎技術を理解し，最先端情報技術を利活用・創出できる能力」を身に着けることを目的としています．

／Course objectives

この講義は情報理工学科のカリキュラムポリシーの4「社会に存在する情報をコンテンツとして生成・活用・蓄積・流通させることに関連する諸技術を体系的に理解するため、工学的基礎的科目から社会学的視点も取り入れた応用科目を通じて、最先端情報技術の利活用と創出を担う人材育成に必要な能力を修得させる。」科目に相当します．

授業時間外（予習・復習等）の学
習／Expected work outside ofclass

講義で配布される資料のボリュームは多く，事前に目を通したうえで臨み，100分の時間内に実施できなかったことは事後にフォローしておくことが必要です．これらの時間外の対応は毎回，平均30分程度は必要です．講義内容についてさらに深く理解し，身につけるためには，授業と同等の時間（100分）の予習・復習が必要となるでしょう．

授業1回あたりの授業時間外（予習・復習等）の学習時間／Length of time for work

190分

expected outside per class
他学部・他研究科受講可否

不可／No／Other departments'※要覧記載の履修対象とする年次を確認すること。

students

Please make sure to confirm the student year listed in the bulletin.
出席状況／Attendance

評価基準・割合／Evaluation（25.0％）

授業参加／Class participation
レポート／Report（50.0％）（25.0％）

その他／Others(in detail)：対面時の出席は講義中にmoodleを使ってとります．オンライン時の出席・対面時/オンライン時の授業参加は資料の閲覧状況，各回の課題の実施状況，質疑応答など，moodle上の各種ログをもとに判断します．レポートは最後の３回の演習を通して提出する最終課題の内容をもとに評価されます．
テキスト（教科書）／Textbook 自由記述／Free Text ：テキストは動画も含めてmoodleを通じて毎回提供されます。

講義スケジュール／Schedule
1.ガイダンス（対面実施※変更となる場合はloyolaで連絡）
2.演習環境構築 持ち込みPCの演習環境構築作業説明＋構築作業（オンデマンド）
3.演習環境確認 構築した演習環境の確認と使い方の説明（オンデマンド）
4.ワーク1：画像認識基礎（オンデマンド）
5.ワーク1：画像認識応用（オンデマンド）
6.ワーク2：音声認識基礎（オンデマンド）
授業計画／Class schedule

7.ワーク2：音声認識応用（オンデマンド）
8.ワーク３：自然言語処理基礎（オンデマンド）
9.ワーク３：自然言語処理応用（オンデマンド）
10.ワーク４：BoTサービス基礎（オンデマンド）
11.ワーク４：BoTサービス応用（オンデマンド）
12.ワーク５： 演習１（対面実施を予定※変更となる場合はmoodleで連絡）
13.ワーク５： 演習２（対面実施を予定※変更となる場合はmoodleで連絡）
14.ワーク５： 演習３（対面実施を予定※変更となる場合はmoodleで連絡）

課題等に対するフィードバック方法／Mediums for feedback tostudents

Loyola/Moodleで行う／Loyola / Moodle