計算はどこまでできるか（Horizon of Computation）[4488]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

計算機の応用は益々広がりを持つとともに，身近なものとなって来ている
が，その情報処理を実現するソフトウェアについて，具体例をもって説明
する。とくに，文字認識，音声処理，画像処理，動画像処理，マルチメ
ディア処理，さらにインターネットにおける情報流通のための基本技術に
ついて，その基礎的理解を達成目標とする。

＜授業計画＞

１．計算機の発展の歴史を追いながら，「計算」とは何かについて学ぶ。

２．情報を思うがままに記憶したり，呼び起したりしたいという人間の願
　　望は歴史的に古いが，その願望に対する歴史的な取組みについて学ぶ。

３．パターン認識と文字認識。人間の知能の実現の研究の一つとして最も
　　古いのが文字認識。どんなアルゴリズムでそれが実現されるかの基礎
　　を学ぶ。

４．文字認識の応用。電子ペンによるオンライン文字認識，郵便宛名認識，
　　携帯機器向けカメラベース文字認識などの応用技術をデモを見ながら
　　学ぶ。

５．画像処理の基礎・概論。画像はメモリー上にどのように表現して，ど
　　のようなアルゴリズムで，どんな処理が可能なのかを，基礎的に学ぶ。

６．動画像処理の原理とソフトウェアでの実現。動画像とは計算機上でど
　　のように表現されるのか，どのようにデジタル処理するのか，アルゴ
　　リズムも含めて基礎を学ぶ。

７．動画像メディアのハンドリング。編集・蓄積・検索についてどこまで
　　できるかを示す。最新技術をデモを行いながら学ぶ。

８．地理情報システムの構成と応用。空間的，地理的な情報を如何に扱う
　　か，どのように各種のデータベースと連携して処理するか，など，そ
　　の基礎を学ぶ。

９．地理情報システムに用いるパターン認識技術。航空写真や衛星写真か
　　ら，画像処理やパターン認識技術によって，どんな情報が自動的に抽
　　出できるかを学ぶ。

１０．世界にひろがるインターネットと情報の検索，情報の組織化などに
　　ついて学ぶ。

１１．音声・画像などのマルチメディア通信とその IP 電話，会議システ
　　ムなどへの応用について学ぶ。

１２．音声音響情報処理の基礎・概論。音声信号をどのようにデジタル処
　　理するかを含め，音声認識と音声合成の基本について学ぶ。

１３．計算機による音声・音響処理の応用や最新技術。例として，コンパ
　　クト音声システムや自動アナウンスシステムなどのデモを含めて，最
　　新技術を学ぶ。

＜成績評価方法及び水準＞

定期試験で最終成績を評価。６０点以上のものに単位を認める。試験では，
資料，ノート，電卓など持ち込み可。授業に出席して基本を理解したかど
うかを評価します。

＜教科書＞

特にありません。講師が資料を配布します。

＜参考書＞

講師が指示する場合があります。

＜オフィスアワー＞

木曜日第４時限の講義のあと，２０分，新宿キャンパス１２階講師控室。
代表講師メールアドレス：fujisawa@crl.hitachi.co.jp

＜学生へのメッセージ＞

情報処理は非常に幅広い対象があるが，その幾つかにでも深い興味を持ち，
今後，さらに理解を深めるための切掛けになればよいと考えます。楽しい
デモも沢山交えて講義します。

＜備考＞

本講義は，マルチメディア情報処理を具体的に一つずつ取り上げ，最先端
の技術状況を，それぞれ専門の６人の研究者に講師になってもらい行いま
す。

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