• 前橋工科大学総合デザイン工学科
• 2019年度秋学期、水曜日6時限 (18:00 – 19:30)
• 対象年次 3
• 教室: 413
• 担当教員: 田所淳
• 履修条件:
  • PC (macOS、Windows、Linuxのいずれか) の基本操作について習得していること
  • macOS、Windows、LinuxのいずれかのOSがインストールされたノートPCを持参してくること

講義ノート

• オリエンテーション
• ml5.js入門 – 画像のクラス分類
• ml5.js入門 2 – Webカメラの映像をクラス分類
• ml5.js入門 3 – 音声をクラス分類
• ml5.js 実践 – 転移学習1 : 特徴抽出による画像のクラス分け
• ml5.js 実践 – 転移学習2 : 特徴抽出による画像の回帰分析
• ml5.js 実践 – 転移学習3 : 転移学習を活用してゲームを作る
• Teachable Machine + ml5.js + p5.jsで機械学習コンテンツを作る
• ml5.jsの様々な機能を試してみる、最終課題について
• 最終課題のヒント – Teachable Machineのモデルをml5.js + p5.jsに適用する方法
• 最終課題のヒント2 – Teachable Machine + ml5.js + p5.jsの簡単なサンプル
• (番外編) 音を見る、画像を聴く

講義概要

プログラミング技術を学ぶだけでなく、現在コンピュータやコードを用いてどのような表現が行われているのか、実例を紹介しながらその表現のための実践的な技術を学ぶ。xR (VR, AR, MR)、ネットワークプログラミング、フィジカルコンピューティング、コンピュータビジョン、プロジェクションマッピング、機械学習などのトピックスを扱う。

提出課題・試験・成績評価の方法など

履修態度、課題提出(中間課題・最終課題)の内容を総合的に評価します。

履修上の注意

• PC (macOS、Windows、Linuxのいずれか) の基本操作について習得していること
• macOS、Windows、LinuxのいずれかのOSがインストールされたノートPCを持参すること