ソフトウェア科学特論Ⅱ

授業テーマ	機械学習を用いた音楽情報処理
授業のねらい・到達目標	音楽を分析・生成するプログラムの作成を通じて、（特に時系列メディアを対象とした）機械学習技術を実践的に習得することを目標とする。
授業の方法	教員からの講義、受講生からの報告やプレゼン、プログラミング実習などを織り交ぜながら進行する。
事前学修・事後学修，授業計画コメント	基本的なプログラミング経験があることを前提とする。また、受講生が少ないと予想されるため、実習テーマの詳細や授業の進め方は第1回の授業で話し合いながら決める。

授業計画
1	ガイダンス（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する）
2	音楽データのコンピュータ表現
3	機械学習の基礎(1) マルコフモデル、HMM
4	機械学習の基礎(2) ニューラルネットワーク
5	音楽生成演習(1) マルコフモデル／HMMを用いた旋律生成
6	音楽生成演習(2) ニューラルネットワークを用いた旋律生成
7	中間発表準備
8	中間発表とフィードバック
9	旋律生成の改善演習(1)
10	旋律生成の改善演習(2)
11	旋律生成の改善演習(3)
12	旋律生成の評価(1)
13	旋律生成の評価(2)
14	成果発表準備
15	成果発表とフィードバック

その他
成績評価の方法及び基準	授業参画度(100%)
オフィスアワー	研究室内で対応。対応可能な曜日・時限は研究室のドアの前に貼り出す予定。