2020年度 先端通信システム特論   Advanced Communication System Engineering

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開講元
情報通信コース
担当教員名
塚田 正人  穴井 宏和  大網 亮磨  石山 塁  青木 啓史  辻川 剛範  戸泉 貴裕  梅松 旭美  浅井 達哉  横野 光  河東 孝  山田 広明  山田 功 
授業形態
講義
メディア利用
Zoom
曜日・時限(講義室)
火7-8(Zoom)  金7-8(Zoom)  
クラス
-
科目コード
ICT.C412
単位数
2
開講年度
2020年度
開講クォーター
3Q
シラバス更新日
2020年9月18日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

情報通信産業の第一線で活躍している研究開発技術者を講師陣に迎え,現代の情報通信システムの現状と課題を概説していただく.

前半では,われわれを取り巻く世界をコンピュータで処理できるデータとして取り込み、このデータに高度なAIを適用することで、従来人間が捉えられなかったような人の内面やモノの内部など深層の情報までを理解するまでの最新技術について、実応用を交えて論ずる。
後半では通信ネットワークの概要について解説した後,コア系とアクセス系の主要通信システ ム、及びIPネットワークについて解説する。さらに通信ネットワーク上で構築される各 種通信サービスの動向、及び通信ネットワークの将来展望についても論ずる.

到達目標

1) 情報システムに関して、現在研究されている技術、今後の動向が分かるようになる。
2) 音響処理、画像処理、画像認識の基本原理を理解する。
3) 有線(特に、光ファイバー)通信と移動無線通信のそれぞれの得失を理解し、現在、構築されている通信ネットワークを支えるテクノロジーを理解する。
4) 最新の国際会議報告などを使用して、最先端の技術動向、将来の方向性と課題について理解を深める。

キーワード

カラー画像処理,符号化, 映像情報圧縮,MPEG,音響処理,ディープラーニング、内面理解、物体指紋、顔認識、人物認識
光ファイバー通信,半導体レーザー/フォトダイオード,光スイッチ,エルビウムドープファイバー光増幅器,光波長多重技術,光分岐挿入ノード,光ディジタルコヒーレント送受信器,PON(Passive Optical Network),セルラー携帯電話,LTE,5G,多元接続技術,変復調技術,誤り訂正符号/復号,音声符号化技術,電波伝搬,アンテナ,MIMO,電力増幅器,PLLシンセサイザ,フィルタ

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

前半は, NEC中央研究所の講師陣が担当し,後半は富士通研究所の講師陣が担当する。それぞれ専門とするテーマをオムニバス形式で講義する。質疑は講義中に何時でも受け付け,質疑応答を通して正しい理解に導く。また、必要に応じて講義中に実物を教材として回覧して、視覚・触覚的なアプローチにより理解、認識を促進する。


講義では講義資料を投影し図表を豊富に使用して各技術について、後に述べる授業計画に沿って説明して行く。質疑は講義中に何時でも受け付け、質疑応答の会話を通じて正しい理解に導く。また、講義中に実物を教材として回覧して、視覚・触覚的なアプローチにより理解、認識を促進する。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 画像処理技術とその応用 カラー画像処理、高品質化画像処理を学び、その応用事例を理解する.
第2回 映像圧縮符号化技術 国際標準MPEGの技術を中心に、映像情報圧縮の基本原理を理解する.
第3回 人の内面状態推定技術とその応用 ストレス、感情などの人の内面状態を推定する技術の基礎を学び、その応用事例、最新動向を理解する。
第4回 人物認識に向けた映像処理技術とその応用 顔認識を中心とした映像に基づく人物認識技術を学び,その課題と応用事例を理解する.
第5回 個々のモノを認証する物体指紋認証技術とその応用 セキュリティや製造、流通、使用に至るあらゆる場面で必要となる、個々のモノの識別や認証を行う技術と、その応用事例、最新動向を理解する。
第6回 ディープラーニングとその応用音声処理技術 ディープラーニングの基礎を学び、その応用事例を理解する
第7回 音響信号処理技術 Audio端末、音声通話端末における音響的課題とそれを解決する音響信号処理技術を理解する
第8回 人工知能概観 人工知能とは何か、その歴史と世の中の最新動向を学び、人工知能の社会における価値を応用事例を通して理解する。
第9回 機械学習概論 機械学習の考え方と深層学習などの代表的なアルゴリズムを学び、その応用・最新動向を理解する。
第10回 データマイニング・発見科学概論 データマイニングの考え方とアルゴリズムについて学習し、その応用・最新動向について理解する。
第11回 自然言語処理概論 自然言語処理の基礎を学び、その応用・最新動向を理解する。
第12回 シミュレーション概論 シミュレーションの基礎を学び、シミュレーションと人工知能の融合などの最新動向とその実例を理解する。
第13回 先端数理と人工知能 数理モデリング、数理最適化、確率論、トポロジーなど人工知能技術の進展を支えている数理技術のAI分野での応用事例を学び、数理とAIの役割や価値を理解する。
第14回 研究所見学会 先端産業における研究所を見学する

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

指定しない

参考書、講義資料等

毎回講義資料を提供する。

成績評価の基準及び方法

講義終了後、課題を出し、提出されたレポート内容により、学習目標の到達度を評価する。

関連する科目

  • ICT.C205 : 通信理論(情報通信)
  • ZUS.M303 : ディジタル通信
  • ICT.S403 : 多次元情報処理
  • ICT.S206 : 信号とシステム解析
  • ICT.S414 : 信号処理特論 (情報通信)
  • ICT.C201 : 情報通信概論
  • ICT.A402 : 情報通信工学統合論I
  • ICT.H318 : 人工知能基礎(情報通信)
  • ICT.S311 : 機械学習(情報通信)
  • ICT.S302 : 関数解析と逆問題

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

特になし

連絡先(メール、電話番号)    ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

isao[at]sp.ce.titech.ac.jp

オフィスアワー

事前にメールでアポイントメントが確保されている場合に限り,講義終了後に時間を確保する

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