シラバス照会

<< 最終更新日:2025年03月30日 >>
基本情報
科目種別 授業番号 A0310
学期 前期 曜日
科目 基礎ゼミナール 時限 5限
担当教員 向井 智彦 単位数 2
科目ナンバリング
※2018年度以降入学生対象
GAA-101-3:全学共通科目

特別申請科目

担当教員一覧

教員 所属
向井 智彦 インダストリアルアート学科

詳細情報
授業方針・テーマ 【デジタルコンテンツデザインと生成AI】
生成AI(Generative Artificial Intelligence)の登場と普及は学術界・産業界の垣根を越えて様々な領域に革新をもたらしつつあります。デザイン分野もその例に漏れず、大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)をはじめ、画像・動画生成AI、音楽生成AIなどの様々なテクノロジーがプロフェッショナル用途においても活用され始めています。本授業では,デジタルコンテンツデザインにおける生成AI技術の活用について、審美眼的・倫理的・産業的など様々な側面から調査し、将来展望について議論します。
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標
・グループ討論や共同調査を通じ,相互の知見を深めるとともに、人間関係形成のために必要な力を身につける(コミュニケーション能力)
・ 調査・分析・発表・議論するため基本的な技術・能力を習得する(情報活用能力)
・ 自ら学び、考え、行動するという能動的な学習姿勢を身につける(能動的学修姿勢)
授業計画・内容
授業方法
1. 基礎ゼミナールガイダンス
2. テーマ詳細説明
3. デジタルコンテンツデザイン1
4. デジタルコンテンツデザイン2
5. 生成AI技術
6. テキスト生成技術
7. テキスト生成技術に関する議論
8. テキスト生成技術に関する発表
9. 画像生成技術
10. 画像生成技術に関する議論
11. 画像生成技術に関する発表
12. コンテンツ制作応用における近年の事例1
13. コンテンツ制作応用における近年の事例2
14. 調査・制作発表1
15. 調査・制作発表2
授業外学習 技術事例調査や発表準備にあたっては授業外での作業・準備が求められます。
テキスト・参考書等 必要に応じて授業内で紹介します
成績評価方法 調査発表の完成度、ディスカッションへの貢献度、プレゼンテーションの3項目をもとに総合的に評価します。正当な理由なく4回欠席した者は不合格とします。
質問受付方法
(オフィスアワー等)
質問はメールあるいはTeamsにて受け付けます。
特記事項
(他の授業科目との関連性)
授業3回目以降はノートパソコン持参が必須です。
備考