| 授業コード | 90703821 | クラス | 21 |
| 科目名 | 研究指導 | 単位数 | 4 |
| 担当者 | 坂口 琢哉 | 履修期 | 年間授業 |
| カリキュラム | ＊下表参考 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業題目 | コンピュータグラフィックスおよび人工知能に関する研究指導 |
| 授業の概要 | 近年、コンピュータの発展は目覚ましく、新たなIT技術が次々と登場し、また誰でも利用可能な形で普及しつつある。当ゼミナールでは、それらの技術の中でも特に「CG(コンピュータグラフィックス)」および「AI(人工知能)」に着目し、これらに関する専門性の高いテーマについて研究を進める。そして、最終的に自らの研究成果を「修士論文」という形に仕上げ、大学院における学修の集大成とする。 |
| 学習の到達目標 | 各自が設定したテーマの中で問題を発見し、解決方法を提案できる。その上で研究計画を立案し、研究を試行・遂行・発展できる。 |
| 授業計画 | 第１回 | 前期ガイダンス 前期授業の目的や概要、学習環境などについて確認できる。 |
| 第２回 | 様々な研究テーマ 過去のゼミナールで実施された研究内容を確認できる。 |
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| 第３回 | 研究テーマの設定 過去の研究や自らの興味に基づき、研究テーマを設定できる。 |
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| 第４回 | 研究の計画(1): 背景の調査 研究テーマを掘り下げ、その背景や現状を正しく理解できる。 |
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| 第５回 | 研究の計画(2): 問題の発見 研究テーマに基づく背景や現状の中から問題を発見できる。 |
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| 第６回 | 研究の計画(3): 解決方法の検討 発見した問題に対し、解決方法を検討・提案できる。 |
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| 第７回 | 研究の計画(4): 研究計画の立案 提案した問題解決に至るまでの研究計画を立案できる。 |
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| 第８回 | 研究の試行(1): 設計 研究計画に従い、研究の試行に必要な設計を実施できる。 |
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| 第９回 | 研究の試行(2): 開発 研究計画に従い、研究の試行に必要な開発を実施できる。 |
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| 第１０回 | 研究の試行(3): 修正 研究計画に従い、研究の試行に必要な修正を実施できる。 |
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| 第１１回 | 研究の試行(4): 改善 研究計画に従い、研究の試行に必要な改善を実施できる。 |
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| 第１２回 | 研究の試行(5): 検証 研究計画に従い、研究の試行に必要な検証を実施できる。 |
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| 第１３回 | 期末発表の準備 これまでの研究成果をまとめ、発表の準備を進めることができる。 |
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| 第１４回 | 期末発表 これまでの研究成果を発表し、共有できる。 |
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| 第１５回 | 前期総括 前期授業を振り返り、得られた知識や成果を総括できる。 |
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| 第１６回 | 後期ガイダンス 後期授業の目的や概要、学習環境などについて確認できる。 |
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| 第１７回 | 研究内容の確認 これまでの研究成果を確認できる。 |
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| 第１８回 | 研究の遂行(1): 設計 研究計画に従い、研究の遂行に必要な設計を実施できる。 |
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| 第１９回 | 研究の遂行(2): 開発 研究計画に従い、研究の遂行に必要な開発を実施できる。 |
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| 第２０回 | 研究の遂行(3): 修正 研究計画に従い、研究の遂行に必要な修正を実施できる。 |
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| 第２１回 | 研究の遂行(4): 改善 研究計画に従い、研究の遂行に必要な改善を実施できる。 |
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| 第２２回 | 研究の遂行(5): 検証 研究計画に従い、研究の遂行に必要な検証を実施できる。 |
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| 第２３回 | 研究の発展(1): 設計 研究計画に従い、研究の発展に必要な設計を実施できる。 |
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| 第２４回 | 研究の発展(2): 開発 研究計画に従い、研究の発展に必要な開発を実施できる。 |
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| 第２５回 | 研究の発展(3): 修正 研究計画に従い、研究の発展に必要な修正を実施できる。 |
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| 第２６回 | 研究の発展(4): 改善 研究計画に従い、研究の発展に必要な改善を実施できる。 |
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| 第２７回 | 研究の発展(5): 検証 研究計画に従い、研究の発展に必要な検証を実施できる。 |
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| 第２８回 | 期末発表の準備 これまでの研究成果をまとめ、発表の準備を進めることができる。 |
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| 第２９回 | 期末発表 これまでの研究成果を発表し、共有できる。 |
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| 第３０回 | 後期総括 後期授業を振り返り、得られた知識や成果を総括できる。 |
| 授業外学習の課題 | 自の進捗を整理し、次回授業での作業予定を確認する。授業前後各2時間程度を想定。 |
| 履修上の注意事項 | ・本授業は対面型授業として運用する。 ・公認欠席は欠席として扱うが、欠席中の授業内容や課題提出については不利益にならないよう個別に対応する。 ・授業で学んだ演習内容を自宅でも実施できるよう、各自でPC環境を整備しておくことが望ましい。 |
| 成績評価の方法・基準 | 各自の研究成果および研究発表を対象とし、その独自性(約33%)、技術的難易度(約33%)、完成度(約33%)の結果に基づいて総合的に評価する。 |
| テキスト | 使用しない。 |
| 参考文献 | 適宜紹介する。 |
| 主な関連科目 | 「コンピュータグラフィックス研究I」「コンピュータグラフィックス研究II」 |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業に関する質問や相談、課題に対するフィードバックは個別メールで対応します。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 経済科学研究科M経済情報専攻（Ｅ群） | － | 2022～2023 | 1･2 | ○ | ○ | ○ | - | - |
| 経済科学研究科M経済情報専攻（Ｅ群） | 42500 | 2024～2024 | 1･2 | ○ | ○ | ○ | - | - |