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 |
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