授業科目名
  感性情報処理
   Kansei Information Processing
時間割番号
2614
担当教員名
  田口　亮
実務経験
反映科目
学科・年次
  工学部 情報工学科
  工学部 創造工学教育課程
  3年次
科目区分
  専門教育科目
単位数
2
時間割
  前期 全遠隔 (15-16限)
授業形態
講義
授業実施方法
  ☐ 対面【一部遠隔の場合あり】
  ☑ 全て遠隔【全授業（テストを除く）をオンデマンドで実施（全オンデマンド型）】
  ☐ 全て遠隔【同時双方向で実施】
  ☐ 全て遠隔【オンデマンド及び同時双方向で実施】
  ☐ 1/2遠隔【全授業のうち、1/2以上を遠隔（オンデマンド又は同時双方向）】

・「全て遠隔」又は「1/2遠隔」に✓のある科目は、遠隔授業の上限単位数60単位に算定されます。
・大学院には遠隔授業における上限単位数はありません。
ディプロマ・ポリシーとの対応
☐ 1. 人間，文化，社会を理解し，それらを技術的観点から考察する能力と技術を新しい生活につなぐ強い使命感・責任感，高い倫理観
☑ 2. 現象の理解・操作のための数理的基礎知識と科学的素養
☐ 3. 国内外の人々と対話できるコミュニケーション力と論理的思考力
☑ 4. （高度工学教育課程のみ）基幹となる専門分野の基盤的な知識・技術とこれによって課題を解決する能力，新たな知識・技術を習得する能力
☑ 4. （創造工学教育課程のみ）基幹となる専門分野の基礎知識と他の分野の知識・技術を関連づけ多面的に見ることで新たな価値を創出する能力
授業の目的・達成目標

授業の目的： 　「感性情報処理」は，人間の五感（五官）や，快適性・好感度・選好・使いやすさ・総合評価といった，ひとの主観や感性に基づく評価データから，有益な情報を引き出して工学的に利用する学問分野である．本講義では，連続変数および離散変数による多変量解析を学び，実際の実験データから感性の数値化ができるようになることが目的である．

達成目的：人の各種の感性データからの特徴的な情報抽出とその数値化ができる．

本授業では自身のPCでPythonのコーディングを行ってもらいます．

Pythonの初心者でも大丈夫ですが，Pythonを習得する意欲は必要です．

※内容は毎年ちょっとずつ変わります．

 

授業計画

(1)　感性情報研究法の概説

(2)　統計と線形代数の基礎知識

(3)-(4)　単回帰分析

(5)-(6)　重回帰分析

(7)　数量化１類

(8)　判別分析

(9)　数量化２類 

(10)-(11)　主成分分析

(12)-(13)　数量化３類

(14)-(15)　クラスター分析 

※上記の内容は増減する場合があります．

成績評価の方法

小テスト，レポート，筆記テストを総合的に評価する．

小テスト（配点20点）
レポート（配点40点）
筆記テスト（配点40点）

 ※昨年度（2025年度より筆記テストの配点割合が増えています）

 

成績評価の基準
秀　 達成目標を超えた成果を上げている　100点～90点
優　 達成目標に十分達している　　　　　89点～80点
良　 達成目標に達している　　　　　　　79点～70点
可　 達成目標に概ね達している　　　　　69点～60点
不可 達成目標に達していない　　　　　　59点以下


　

事前・事後学修等の指示及び履修にあたっての注意事項

教科書は事前に購入しておいて下さい．

確率統計と線形代数の知識が必要となるので事前に復習しておいて下さい．

・事前学修：テキストを読み，予習する．（６０分）

・事後学修：授業の内容をPythonで実装し，結果を考察する．（６０分）

教科書