情報学ゼミナールIIＢ
博士前期課程理工学研究科 - 理工学専攻
MSIS2224
コース情報
担当教員: 山中 高夫
単位数: 2
年度: 2024
学期: 秋学期
曜限: 水5
形式: 対面授業
レベル: 600
アクティブラーニング: あり
他学部履修: 不可
評価方法
その他
出席,発表,討論への積極的参加等を総合的に評価する。
100%
詳細情報
概要
各担当教員の指導のもと，情報学領域の研究課題に関連した外国語学術論文を輪番で解説し,討論を行い,今後修士研究を完成させる上で必要となる情報学分野での基礎知識の向上を目指す。この講義は情報学領域のカリキュラムポリシーの2における「情報学領域が提供して専門知識を得させる」科目に相当する。
目標
情報学領域のディプロマポリシー2に掲げる「情報学および関連分野において最先端で活躍できる専門知識」を身に着ける。
授業外の学習
論文や専門書をよく読み，分からない部分は詳しく調べて発表の準備をすること(学期通して48～72時間程度) 例えば, ・ CVPRやICCV, ECCVなどコンピュータビジョンに関連する国際会議の論文を調査する。 ・ 自分の研究テーマに関連した論文や興味ある論文を選択して,内容を把握する。 ・ 自分の発表担当の場合,発表資料を作成して発表の準備をする。 などの活動が想定される。時間配分は個人によって異なる。
所要時間: 1回の発表当番あたり24時間程度の準備(2～3回担当,200～300分/週,状況により異なる)
スケジュール
- 学生が自分の研究テーマに関連した文献を調査し，最も興味深い論文をプレゼンテーション形式で紹介する。予め決められた担当表に従う。また，同じ研究分野の学部生が発表を担当することもある。例えば，以下のスケジュールは一つの例である。 文献紹介 学部4年生 - MarrNet: 3D Shape Reconstruction via 2.5D Sketches - Patch Reordering: a Novel Way to Achieve Rotation and Translation Invariance in Convolutional Neural Networks
- 文献紹介 学部4年生 - SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image - End-to-End Multi-Task Learning with Attention
- 文献紹介 学部4年生 - Learning Pyramid-Context Encoder Network for High-Quality Image Inpainting - EdgeNet - Balancing Accuracy and Performance for Edge-based Convolutional Neural Network Object Detectors
- 文献紹介 修士1年生 - A U-Net Based Discriminator for Generative Adversarial Networks - Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild
- 文献紹介 修士1年生 - Deep Residual Learning for Image Recognition - AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
- 文献紹介 修士2年生 - Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation - Local Relation Newtorks for Image Recognition
- 中間発表 学部4年生
- 中間発表 学部4年生
- 中間発表 修士2年生
- 文献紹介 学部4年生 - Pix2Vox++: Multi-scale Context-aware 3D Object Reconstruction from Single and Multiple Images - Dissecting Image Crops
- 文献紹介 学部4年生 - Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation - Pattern-Structure Diffusion for Multi-Task Learning
- 文献紹介 学部4年生 - Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks - Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning
- 文献紹介 修士1年生 - Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution - Stylized Neural Painting
- 文献紹介 修士1年生, 2年生 - Unselfie: Translating Selfies to Neutral-pose Portraits in the Wild - Inferring Attention Shift Ranks of Objects for Image Saliency - LambdaNetworks: Modeling long-range Interactions without Attention
教科書
最新の研究論文を使用する
参考書
特にない