マルチメディア論

Multimedia System

9911104

11ISMUL301

内田　智士

Satoshi Uchida

2026年度前期

2026年度

①First semester

金曜1限

Friday, 1st  Period

理学部第一部　数学科

Department of Mathematics, Faculty of Science Division Ⅰ

2.00単位

実習

On-site practical training

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⑧ [遠隔]オンライン授業（非同期）/ [Remote]Online (asynchronized remote)

マルチメディアの基礎から応用までを理解する。具体的には、数字、文字、静止画、音声、動画等の様々な情報のディジタル化の表現について理解し、マルチメディアに関する技術（画像処理、データ圧縮など）を身に付ける。また、自然言語処理やAI（ニューラルネットワーク）による処理など発展的な話題についても概略を理解する。

1  マルチメディアの定義、特徴、分類、長所・短所について説明できるようになる。
2  英数字、漢字、文字コード、文字化け、文字フォント、静止画（モノクロ画像、カラー画像）、音声、動画のディジタル表現について説明できるようになる。
3  モノクロ画像、カラー画像について、標本化、量子化、フィルタ処理、画像変換等のディジタル処理ができるようになる。
4  データ圧縮の必要性や、その基礎となる情報量の概念、可逆圧縮と非可逆圧縮の違い、ランレングス法、エントロピー符号化（ハフマン符号）やユニバーサル符号化（LZ符号）について説明できるようになる。
5  自然言語処理やニューラルネットワークによる情報処理（画像認識と処理）について原理を説明できるようになる。　　 

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

本授業は、オンライン・オンデマンド（非同期）で行います。
毎週の授業については、決められた曜日・時限(金曜1時限目)に教育支援システム「LETUS」の本授業箇所を参照して進めてください。
毎週、指定された動画を視聴し指示された課題を、授業内で指定された期日までに提出することをもって「出席」とします。
この授業では適宜PCを使用するため、PCを用意して授業に臨んでください。
分からないことについては細かい点であっても質問をしてください（質問方法については授業内で説明します）。

実習　Practical learning／-

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各回の授業前に１時間程度、授業に関連した話題について調べておくこと。また、授業後には講義内容を１時間程度復習しておくこと。

レポート（授業中に出題する演習実習課題）により評価する。

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

N

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書については授業内で適宜、紹介する。

授業内容を下記のように予定するが、進み具合によって変更になる場合がある。
また第１回目授業ではガイダンス（授業・学習の進め方や成績の判定方法の説明など）も行う。

１  コミュニケーションとメディア
メディアとは、メディアの分類、マルチメディアの導入、情報分野におけるマルチメディア論の位置づけ
（準備学習）情報科学や情報工学にはどのような分野があるか調べておく（１時間）
２  マルチメディア論の概要
音声や画像、文字や数値の表現と処理に関する話題の概略
（復習）既習の用語や概念について理解する（１時間）
３  情報のディジタル表現１
符号化、ディジタルデータの表現、2進法、情報の単位
（復習）情報（データ）のコンピュータ内部での扱われ方について理解する（１時間）
４  情報のディジタル表現２
文字・数値・テキスト情報の表現と処理、文字コード、文字化けなど
（復習）文字やテキストがコンピュータによってどのように処理されているかについて理解する（１時間）
５  Pythonの（動作）確認
本授業で用いるPython言語の基礎と環境構築、ライブラリなど
（復習）Python環境を用意し、動作確認をする（１時間）
６  情報理論の基礎
情報量の定義と性質
（復習）データ圧縮の基礎となる情報理論について理解する（１時間）
７  データ圧縮１
圧縮の考え方、圧縮の限界、可逆圧縮と非可逆圧縮、エントロピー符号化（ハフマン符号化）とランレングス符号化
（復習）データ圧縮の原理について理解する（１時間）
８  データ圧縮２
ユニバーサル符号化（LZ符号化）、静止画・音声・動画の圧縮技術（ZIP、PNG、GIF、JPEG、MP3、MPEGなど）
（復習）データ圧縮の方法や方式について理解する（１時間）
９  画像処理１
画像のデジタル表現、画素ごとの濃淡変換（トーンカーブ、ネガポジ変換、ガンマ変換など）
（復習）画像ディジタル表現および画素ごとの各種濃淡変換について理解する（１時間）
１０  画像処理２
畳み込み（コンボリューション）、フィルタ処理、平滑化、エッジ検出など
（復習）領域による濃淡変換（フィルタ処理）の基本について理解する（１時間）
１１  音声処理
A/D変換、量子化、標本化、PCMなど
（復習）音声処理の基本について理解する（１時間）
１２  自然言語処理
テキストマイニング、コーパス、形態素解析など
（復習）テキストマイニングと自然言語処理のそれぞれの基本について理解する（１時間）
１３  AIによる画像認識と処理１
ニューラルネットワークの仕組み
（復習）ニューラルネットワークの学習の仕組みについて概要を理解する（１時間）
１４  AIによる画像認識と処理２
ニューラルネットワークによる情報処理の基礎
（復習）ニューラルネットワークによる画像などの情報処理について理解する（１時間）
１５  マルチメディア論のまとめ
まとめと演習
（復習）これまで本授業で学んできた内容についてまとめる（１時間）

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Google ColaboratoryやJupyter NotebookなどのPython実行環境（授業内でその都度、指示する）

特になし。

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