| 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技術の調査
6. 生成AI技術に関する議論
7. 生成AI技術に関する発表準備
8. 生成AI技術に関する発表会・講評１
9. 生成AI技術に関する発表会・講評２
10. コンテンツデザインとAIの調査１
11. コンテンツデザインとAIの調査２
12. コンテンツデザインへのAIの制作応用１
13. コンテンツデザインへのAIの制作応用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 |
調査と制作の達成度、ディスカッションへの貢献度、プレゼンテーション（レジュメ・レポート・ポスター・発表スライド等）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 |
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シラバス照会