自主ゼミの目的

データサイエンス学部では、学生たちの幅広い興味に応えられるように、いろいろなテーマで自主参加のゼミを開催しています。卒業の単位にはならないにも関わらず、どのゼミも学生は大変熱心に参加しています。

市川研究室では、下記のような自主ゼミを開催しました。

対話ロボットの作成（2018年度春学期）（2021年度秋学期）

【案内文】このゼミでは，人の質問にロボットが答えるという音声対話のアプリケーションを作成します。インターフェイスとしてラーニングコモンズにある Pepper を使い，処理のほとんどはみなさんのPCで動作させます。テクノロジーに興味がある人は奮って参加してください。

• 第1回 全体構想の説明と Pepper の使用方法

• 第2回 音声をテキストに変換する実習

• 第3回 音声をテキストに変換するプログラムを書く

• 第4回 テキストを，質問項目に分類する実習

• 第5回 テキストを入力して，質問項目に分類するプログラムを書く

• 第6回 Pepperに回答テキストを与えて読んでもらう機能を作る

• 第7回 質問音声を入力するとPepperが回答テキストを読む機能を作る

• 第8回 Pepperの頭部マイクから音声を取得する機能と結合する （完成）

航空機設計とデータサイエンス（2018年度秋学期）

【案内文】びわ湖で行われる鳥人間コンテストに出場する機体は、飛行場で見る旅客機とは明らかに形が違うことに気づいた人も多いと思います。そして、外観を見ただけで、「これは飛びそうだな」「これは飛ばなそうだな」という印象を持ったことでしょう。これは自分の知っている過去の機体から類推しているわけです。航空機の設計においても、新しい機体の構想を起こす段階では、すでに存在する機体のデータを参考にします。そこではどのようなデータを扱うのか勉強しましょう。

• 第１回 航空機力学の基礎。

• 第２回 既存の機体データからの性能推定。飛行の安定性。

• 第３回 データサイエンス手法で「飛びそうか」を検討する。

音声データ処理（2019年度春学期, 2020年度春学期）

【案内文】正規の授業ではなかなか触れるチャンスのない音声データの処理を勉強します。音声データからスペクトログラムやピッチなどの有用な情報を取り出したり、音声データを分類する演習をPythonを使って行います。

• 第1回 PythonとLibrosa を使った音声データ処理の基本(1)

• 第2回 PythonとLibrosa を使った音声データ処理の基本(2)

• 第3回 音楽音声データ分析(1)

• 第4回 音楽音声データ分析(2)

• 第5回 環境音データ分析(1)

• 第6回 環境音データ分析(2)

コレグラフを使用したPepperアプリの開発（2019年度秋学期）

【案内文】コレグラフは、パソコンの画面上で機能のボックスを線でつなぐだけでPepper（ロボット）のアプリケーションを作成できる便利なツールです。これを使って、何か面白いことをPepperにさせましょう。プログラミングの知識は不要です。（全4回）